На сетевом периметре 84% компаний выявлены уязвимости высокого риска

На сетевом периметре 84% компаний выявлены уязвимости высокого риска

На сетевом периметре 84% компаний выявлены уязвимости высокого риска

Эксперты компании поделились результатами инструментального анализа защищенности сетевых периметров корпоративных информационных систем. Согласно полученным данным, в большинстве компаний выявлены уязвимости высокого уровня риска, при том что каждая вторая уязвимость может быть устранена установкой актуальных обновлений программ.

По данным исследования, в 84% организаций выявлены уязвимости высокого уровня риска, причем в 58% компаний есть хотя бы один узел с уязвимостью высокого уровня риска, для которой существует общедоступный эксплойт. В открытом доступе есть эксплойты для 10% всех выявленных уязвимостей, а значит, каждую десятую уязвимость злоумышленник может проэксплуатировать даже не имея профессиональных навыков программирования или опыта обратной разработки. Это при том, что половина уязвимостей может быть устранена установкой актуальных обновлений софта.

«Проблемы с наличием обновлений были выявлены во всех компаниях, — говорит аналитик компании Positive Technologies Яна Авезова, — а в 42% организаций используются программные продукты, производители которых официально прекратили поддержку и больше не выпускают обновления безопасности. Например, в 32% компаний есть приложения, написанные на языке программирования PHP версии 5, который не поддерживается с января 2019 года. К слову, возраст самой старой уязвимости, обнаруженной в ходе инструментального анализа, 16 лет».

Как сообщается в исследовании, в 26% компаний на узлах с внешними сетевыми интерфейсами открыт сетевой порт 445/TCP, что подвергает компании риску заражения шифровальщиком WannaCry.

На сетевом периметре большинства компаний были выявлены доступные для подключения веб-сервисы, электронная почта, интерфейсы для удаленного администрирования, файловые службы. Более чем в половине организаций внешние ресурсы содержат уязвимости, связанные с выполнением произвольного кода или повышением привилегий. Максимальные привилегии позволяют редактировать и удалять любую информацию на узле, следовательно, возникает риск отказа в обслуживании, а для веб-серверов — еще и возможность дефейса, несанкционированного доступа к базе данных, проведения атак на клиентов. Кроме того, у злоумышленника появляется возможность развивать атаку на другие узлы. Эксперты советуют ограничить количество сервисов на сетевом периметре и убедиться в том, что открытые для подключения интерфейсы действительно должны быть доступны из интернета. Если это так, необходимо обеспечить безопасную их конфигурацию и установить обновления, закрывающие известные уязвимости.

Во всех компаниях выявлены узлы, на которых раскрывается та или иная техническая информация: содержимое конфигурационных файлов, маршруты к сканируемому узлу, версии ОС или поддерживаемые версии протоколов. Чем больше подобной информации об атакуемой системе удается собрать злоумышленнику, тем выше его шанс на успех. По мнению экспертов, причина кроется в небезопасной конфигурации служб.

По оценкам специалистов, управление уязвимостями ИБ — сложная задача, при решении которой специалистам невозможно обойтись без инструментальных средств. Современные средства анализа защищенности позволяют не только автоматизировать инвентаризацию ресурсов и поиск уязвимостей, но и оценить соответствие инфраструктуры политикам безопасности. При этом, подчеркивают в компании Positive Technologies, инструментальное сканирование сетевых ресурсов — лишь первый шаг на пути к приемлемому уровню защищенности компании, за которым обязательно должны следовать верификация, приоритизация, устранение рисков и причин их возникновения.

Более трех четвертей россиян не отличают нейросетевой контент от реального

Согласно исследованию агентств Spektr и СКОТЧ, 77% участников не смогли отличить изображения, созданные нейросетями, от реальных фотографий. В опросе приняли участие около 1000 человек. Респондентам в случайном порядке показывали пять изображений, из которых четыре были сгенерированы ИИ, а одно — подлинное.

Результаты исследования приводит РБК. Корректно определить сгенерированные изображения смогли лишь 23% опрошенных.

При этом в более молодых возрастных группах показатели оказались выше. Среди респондентов до 30 лет правильный ответ дали 30%, в группе 31–44 года — 25%.

В числе признаков «настоящего» фото участники называли убедительные детали, реалистичные свет и тени, а также естественную улыбку человека в кадре. Например, изображение с улыбающимся мужчиной чаще других считали реальным участники в возрасте 45–60 лет — 28% из них выбрали именно этот вариант.

Примечательно, что доля тех, кто ошибается при определении ИИ-контента, растёт. Согласно результатам исследования MWS, опубликованным летом 2025 года, правильно распознать сгенерированные изображения смогли более трети респондентов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru