В Drupal устранили критические баги, для которых уже есть эксплойты

В Drupal устранили критические баги, для которых уже есть эксплойты

В Drupal устранили критические баги, для которых уже есть эксплойты

В CMS-системе Drupal пропатчены две опасные уязвимости, связанные с использованием сторонней библиотеки PEAR Archive_Tar. Ее разработчики уже выпустили обновление, теперь соответствующие изменения внесены в ядро Drupal.

Названная библиотека предназначена для обработки архивных tar-файлов в PHP. Обе новых уязвимости (CVE-2020-28948 и CVE-2020-28949) позволяют обойти защиту Archive_Tar  от атак, использующих возможность десериализации метаданных из файлов Phar (PHP Archive).

Эксплуатация в данном случае осуществляется через манипуляции с именами файлов и грозит исполнением вредоносного PHP-кода или перезаписью важных файлов — таких как /passwd и /shadow.

Команда Drupal признала оба бага критичными, оценив их в 18 баллов из 25 возможных по шкале, рекомендованной NIST (американским Институтом стандартов и технологий). При этом было отмечено, что использование новых брешей в CMS-системе возможно лишь при настройках, разрешающих загрузку файлов .tar, .tar.gz, .bz2 или .tlz.

Наличие уязвимостей подтверждено для Drupal версий 7 и 9, а также веток 8.8 и 8.9. Поскольку PoC-эксплойт уже опубликован, патчи для CMS были выпущены в экстренном порядке. Пользователям Drupal рекомендуется как можно скорее произвести обновление до сборки 7.75, 9.0.9, 8.8.12 или 8.9.10. Если такой возможности нет, стоит пока запретить загрузку файлов указанных форматов из недоверенных источников.

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru