В IBM QRadar SIEM нашли SSRF-дыру, производитель советует обновиться

В IBM QRadar SIEM нашли SSRF-дыру, производитель советует обновиться

В IBM QRadar SIEM нашли SSRF-дыру, производитель советует обновиться

В IBM QRadar SIEM обнаружили SSRF-уязвимость, которая получила средний уровень опасности (5,4 балла из 10 по шкале CVSS). Стоит отметить, что система мониторинга и корреляции событий IBM QRadar SIEM на сегодняшний день является одним из ведущих ИБ-решений на мировом рынке.

Багу присвоили идентификатор CVE-2020-4786, а его эксплуатация позволяет злоумышленнику отправлять запросы от имени системы и получать сведения о сетевой инфраструктуре.

Подробнее про брешь рассказал Михаил Ключников, специалист компании Positive Technologies, который первым выявил проблему безопасности:

«Используя обнаруженную уязвимость, авторизованный киберпреступник может отправлять запросы по отдельным протоколам от имени сервера — как во внутреннюю сеть, так и во внешнюю. При отправке запросов внутрь он может получить информацию о сетевых узлах и об их открытых портах, то есть узнать больше об этой сети».

«Кроме того, в некоторых случаях атакующий может эксплуатировать известные дыры в софте, который расположен во внутренней сети, что позволит ему развивать свою атаку».

Уязвимыми оказались версии IBM QRadar SIEM от 7.4.2 GA до 7.4.2 Patch 1, от 7.4.0 до 7.4.1 Patch 1 и от 7.3.0 до 7.3.3 Patch 5. Производитель уже опубликовал рекомендации, согласно которым необходимо обновить продукт до последних версий.

Google научила смартфоны измерять пульс без часов и фитнес-браслетов

Google, видимо, решила, что фитнес-браслетам и умные часам пора на пенсию. Компания представила технологию, которая позволяет измерять пульс и частоту сердечных сокращений в состоянии покоя с помощью обычной фронтальной камеры смартфона.

Никаких датчиков на запястье, никаких ремешков и дополнительных устройств. Всё, что нужно, — собственное лицо.

Система получила название Passive Heart Rate Monitoring (PHRM). Работает она  любопытно: после разблокировки смартфона по лицу фронтальная камера записывает короткое восьмисекундное видео, а встроенная ИИ-модель анализирует едва заметные изменения цвета кожи, возникающие из-за кровотока.

Человеческий глаз таких изменений не видит, а вот алгоритмы машинного обучения — вполне.

 

По данным Google, точность системы оказалась неожиданно высокой. При оценке пульса в состоянии покоя результаты отличались от показателей фитнес-браслета Fitbit Charge 6 менее чем на пять ударов в минуту.

Для обучения и тестирования модели компания использовала более 350 тысяч видеозаписей почти 700 участников с разными оттенками кожи. Более того, исследователи проверяли технологию не только в лаборатории, но и в реальной жизни. Добровольцы больше недели ходили со своими смартфонами, одновременно используя Fitbit и медицинское оборудование для контроля сердечного ритма.

Результаты оказались убедительными, чтобы Google всерьёз заговорила о будущем такого подхода. Впрочем, до идеала ещё далеко. Исследователи признают, что системе пока сложнее стабильно получать данные у людей с тёмными оттенками кожи. Также на точность могут влиять разговоры, движения головы и другие обычные действия.

Есть и вопрос приватности. Всё-таки технология предполагает регулярный анализ изображения лица пользователя. В Google уверяют, что обработка может выполняться непосредственно на устройстве без передачи данных в облако.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru