В Citrix XenMobile выявили пять критических дыр

В Citrix XenMobile выявили пять критических дыр

В Citrix XenMobile выявили пять критических дыр

В Citrix XenMobile выявили пять уязвимостей, которыми в скором времени воспользуются киберпреступники в своих атаках. Об одной из брешей сообщил эксперт компании Positive Technologies Андрей Медов.

Бреши получили следующие идентификаторы: CVE-2020-8208, CVE-2020-8209, CVE-2020-8210, CVE-2020-8211, and CVE-2020-8212. представители Citrix уже подтвердили, что эти уязвимости можно использовать в связке.

В результате удалённый злоумышленник, не прошедший аутентификацию, может получить права администратора на сервере Citrix Endpoint Management (CEM).

Степень опасности брешей зависит от конкретной версии софта. Например, для XenMobile 10.12 до RP2, 10.11 до RP4, 10.10 до RP6 и для всех версий до 10.9 RP5 это критические уязвимости.

«Сегодня мы опубликовали информацию о ряде уязвимостей в XenMobile. Все патчи уже доступны, настоятельно рекомендуется их установить», — гласит официальное уведомление от Citrix.

В компании не уточнили технические детали уязвимостей, скорее всего, чтобы не спровоцировать волну атак с готовыми эксплойтами.

Эксперты: за год число вредоносных opensource-компонентов возросло в 11 раз

В 2025 году в компании CodeScoring зарегистрировали 457 тыс. вредоносных библиотек с открытым исходным кодом — в 11 раз больше, чем в предыдущем году. Зафиксировано также 14 тыс. новых уязвимостей в таких компонентах.

По словам специалистов, сохраняют актуальность и более ранние неприятные находки — к примеру, RCE-уязвимость Log4Shell, которая все еще присутствует в 15 тыс. сторонних библиотек. Публикация подобных пакетов грозит атаками на цепочку поставок.

В уходящем году также зафиксировано появление новой, еще более опасной угрозы — самоходного червя Shai Hulud, способного создавать новые репозитории и воровать конфиденциальные данные с CI/CD-платформ.

В связи с бурным ростом популярности ИИ объявился новый вектор атаки — slopsquatting: злоумышленники начали использовать склонность больших языковых моделей (БЯМ, LLM) к галлюцинациям для внедрения в легитимные проекты небезопасного кода.

Из-за этой особенности умный помощник по разработке может ошибиться и вместо легитимной библиотеки предложить для использования вредоносную со схожим названием. По данным CodeScoring, в России ИИ-ассистентов применяют 30% разработчиков, и потенциально опасные галлюцинации происходят у LLM в 20% случаев.

Чтобы защититься от атак на цепочку поставок, эксперты советуют вести тщательный учет компонентов, используемых для сборки софта, при установке библиотек выставлять запрет на исполнение скриптов, а также следовать стандарту ГОСТ Р 56939-2024 и активнее внедрять технологии безопасной разработки.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru