Хакеры эксплуатируют в атаках брешь QNAP NAS, пропатченную 3 года назад

Хакеры эксплуатируют в атаках брешь QNAP NAS, пропатченную 3 года назад

Хакеры эксплуатируют в атаках брешь QNAP NAS, пропатченную 3 года назад

Киберпреступники атакуют устройства QNAP NAS, на которых установлены уязвимые версии прошивки. Несмотря на то, что с момента выхода патча прошло три года, в Сети всё ещё можно встретить проблемные девайсы. С помощью старой дыры злоумышленники могут удалённо выполнить код.

Атакующие сканируют интернет, пытаясь провести инъекцию собственной команды в уязвимые прошивки. Об операциях преступников рассказали специалисты 360 Netlab.

Как выяснили исследователи, проблема кроется в CGI-программе — /httpd/cgi-bin/authLogout.cgi, которая задействуется при выходе пользователя из системы.

«Суть уязвимости в том, что QPS_SID, QMS_SID и QMMS_SID не фильтруют специальные символы и вызывают функцию snprintf напрямую, что позволяет выполнить стороннюю команду», — гласит отчёт 360 Netlab.

Удалённый злоумышленник может использовать исполняемый файл authLogout.cgi для аутентификации, поскольку фильтрация спецсимволов не производится. После этого у атакующего открывается возможность вызвать системную функцию и выполнить команду.

Разработчики QNAP устранили уязвимость с выходом прошивки под номером 4.3.3 (релиз состоялся 21 июля 2017 года), однако, как отметили эксперты, многие устройства до сих пор не обновились.

В отчёте 360 Netlab также присутствуют индикаторы компрометации (IoC) и список уязвимых версий прошивки.

Лучшие LLM ошибаются с ядовитыми грибами в каждом девятом случае

Разработчик Пётр Мигдал проверил, можно ли доверить нейросети самый рискованный этап тихой охоты — определение грибов по фотографии. Короткий ответ: если очень хочется однажды поужинать дважды, то можно. В бенчмарк вошли 1040 фотографий 55 видов грибов, наиболее распространённых в Польше.

Изображения взяли из датасета FungiTastic, созданного на основе Atlas of Danish Fungi. Полная база содержит свыше 600 тыс. снимков с экспертной классификацией, а для части образцов вид подтверждён анализом ДНК.

Модели показывали каждую фотографию и просили назвать пять наиболее вероятных видов на латыни. Дополнительно их не обучали и специальные инструменты не подключали.


Лучше остальных справилась Gemini 3.8 Flash: правильный вид оказался на первом месте в 65% случаев и попал в пятёрку ответов в 85%. Немного отстали Gemini 3.6 Flash с результатами 64% и 85%, а также Gemini 3.7 Flash — 61% и 82%. Внизу таблицы расположились Qwen 3.8 27B, MiniMax-M3 и Qwen 3.8 Flash.


Но высокая точность закончилась там, где начался вопрос безопасности. Gemini 3.8 Flash и Gemini 3.6 Flash примерно в 11% случаев определяли ядовитые грибы как съедобные виды. У GPT-5.6 Sol доля опасных ошибок достигла 24%, у Claude Opus 5 — 29%, а у Qwen 3.8 27B — 36%. То есть последняя модель потенциально отправляла в корзину не тот гриб чаще чем в каждом третьем случае.

Есть важная оговорка: нейросети напрямую не спрашивали, можно ли есть находку. Они определяли вид, а затем исследователь сопоставлял ответы с таблицей съедобности. Некоторые модели и вовсе отказывались давать классификацию.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru