Более 245 тыс. Windows-систем всё ещё уязвимы перед BlueKeep

Более 245 тыс. Windows-систем всё ещё уязвимы перед BlueKeep

Более 245 тыс. Windows-систем всё ещё уязвимы перед BlueKeep

Спустя полтора года после того, как Microsoft раскрыла детали опасной уязвимости BlueKeep, более 245 тысяч систем Windows так и не получили патчи. Другими словами, эти компьютеры остаются уязвимыми к подобным атакам, затрагивающим службу Windows RDP.

Эта цифра сейчас составляет 25% от общего числа систем, подверженных проблеме безопасности — 950 000. К слову, другая уязвимость — SMBGhost до сих пор угрожает 103 тыс. устройств, хотя информация о ней появилась ещё в марте 2020 года.

Обе бреши позволяют атакующему удалённо получить контроль над компьютерами под управлением Windows. Эти баги по праву называют одними из самых опасных за последние несколько лет.

Один из специалистов SANS ISC Ян Коприва обращает внимание на отсутствие патчей во многих системах. Причём владельцы и администраторы устройств не только оставляют лазейки для таких опасных уязвимостей, как BlueKeep and SMBGhost, но и пропускают ряд других дыр.

Из таблицы ниже видно, насколько непростая ситуация с патчингом отдельных систем. В третьем столбце отмечено число уязвимых компьютеров, а четвёртый приводит балл по шкале CVSSv3 и говорит о степени опасности бреши.

 

Удивительно, что даже настойчивые рекомендации от властей США и различных спецслужб не помогли администраторам понять всю важность своевременного патчинга уязвимых систем.

Подпишитесь на новости

PT Application Firewall получил защиту от атак на LLM

Корпоративному ИИ-ассистенту доверили документы, клиентские данные и доступ к системам. Теперь осталось проследить, чтобы командовать им не начал первый встречный. Positive Technologies разработала LLM Firewall — модуль защиты ИИ-сервисов в составе PT Application Firewall.

По словам компании, он проверяет запросы к языковым моделям и их ответы: ищет попытки обойти ограничения, вытащить системные инструкции, раскрыть конфиденциальную информацию или использовать возможности агента в интересах атакующего.

Одна из целей — противодействие инъекциям в промпт. Вредоносную инструкцию можно отправить боту напрямую или спрятать в документе, который тот обрабатывает. Внешне это обычный текст, а по замыслу — попытка назначить нейросети нового начальника.

Подозрительные обращения модуль позволяет блокировать либо фиксировать для последующего разбора. Отдельно заявлено обнаружение персональных данных, паролей, ключей доступа, а также токсичного и запрещённого контента.

Проверка работает в обе стороны: контролируется и то, что отправляют модели, и то, что она выдаёт пользователю. Секреты могут утечь не только из-за хитрого атакующего, но и благодаря очень старательному сотруднику.

LLM Firewall уже интегрирован в PT AF Cloud. Он подключается к обмену между приложением и моделью через API, совместимый с OpenAI Chat Completions и Responses. Отдельная консоль управления не требуется. В PT AF PRO для развёртывания внутри инфраструктуры заказчика модуль обещают добавить позднее.

Для разных ИИ-сервисов можно задавать свои политики, выбирать мониторинг или блокировку, отдельно настраивать проверку запросов и ответов. События поступают в PT AF для анализа и расследования.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru