Эксперты выпустили скрипт для детектирования уязвимых стеков TCP/IP

Эксперты выпустили скрипт для детектирования уязвимых стеков TCP/IP

Эксперты выпустили скрипт для детектирования уязвимых стеков TCP/IP

Специалисты компании Forescout выпустили инструмент с открытым исходным кодом, помогающий выявить сетевые устройства, на которых запущены стеки TCP/IP, затронутые связкой уязвимостей «Amnesia:33».

О 33 уязвимостях в четырёх TCP/IP-библиотеках с открытым исходным кодом мы писали в начале декабря. Как отметили исследователи в области кибербезопасности, дырявые библиотеки используются в прошивках более чем от 150 вендоров.

Помимо этого, эксперты также выявили четыре новых уязвимости в стеке Treck TCP/IP версии 6.0.1.67 и более старых. К слову, наличие проблем безопасности подтвердили в Treck.

Самая опасная брешь из связки — CVE-2020-25066 — получила статус критической, в случае её эксплуатации атакующий может вызвать DoS, а также, что более важно, — выполнить произвольный код.

К счастью, разработчики уже устранили выявленные уязвимости, а исследователи не нашли публично доступных эксплойтов, предназначенных для эксплуатации конкретно этих дыр.

Что касается инструмента Forescout, его можно найти на GitHub. В сущности, это скрипт, основная задача которого — выявить использование одного из четырёх уязвимых стеков TCP/IP.

«На всякий случай уточним, что скрипт не лишён проблемы ложных срабатываний», — отметили представители Forescout.

Каждый десятый россиянин использует ИИ для создания рабочих паролей

Как выяснили в «Лаборатория Касперского» и hh.ru, часть россиян уже доверяет нейросетям даже такую важную задачу, как создание паролей для рабочих аккаунтов. По данным совместного опроса, каждый десятый использует ИИ для генерации паролей к корпоративным сервисам.

Ещё 6% применяют нейросети для управления паролями или их хранения. Это уже выглядит рискованнее: если пользователь вводит в ИИ-сервис лишние данные, они потенциально могут оказаться вне контроля компании.

В целом большинство пользователей пока относятся к такой практике осторожно. Но есть и те, кто готов доверять ИИ даже в вопросах с высокой ценой ошибки.

Так, 11% опрошенных заявили, что могли бы поручить нейросети создание паролей для рабочих ресурсов с конфиденциальной информацией. Столько же признались, что в некоторых случаях доверяют ИИ в генерации паролей больше, чем себе.

Эксперты напоминают: сама идея создать сложную комбинацию с помощью технологии не плоха. Проблема начинается, когда человек в запросе указывает название компании, конкретный сервис или другие детали, которые лучше не светить во внешней системе. Кроме того, предложенный нейросетью пароль не стоит использовать в исходном виде.

В «Лаборатории Касперского» советуют безопаснее подходить к таким сценариям: не передавать ИИ конфиденциальные данные, просить несколько вариантов и затем собирать собственную комбинацию.

Для компаний более надёжным вариантом остаются корпоративные менеджеры паролей, где можно централизованно управлять учётными данными и контролировать правила безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru