Уязвимости BadAlloc затрагивают множество встраиваемых и IoT-устройств

Уязвимости BadAlloc затрагивают множество встраиваемых и IoT-устройств

Уязвимости BadAlloc затрагивают множество встраиваемых и IoT-устройств

Исследователи из Microsoft выявили схожие уязвимости в двух десятках прошивок подключенных к интернету устройств, используемых в промышленном производстве, медицинских учреждениях, корпоративных и домашних сетях. Проблемы, объединенные под общим именем BadAlloc, позволяют обойти защиту и удаленно выполнить вредоносный код в целевой системе.

Согласно описанию Microsoft, все эти уязвимости возникли из-за неправильной реализации функций выделения памяти при создании операционных систем реального времени (RTOS), SDK-комплектов и библиотек СИ (libc). Во всех случаях разработчики не позаботились об адекватной проверке входных данных; в итоге открылась возможность через переполнение буфера в куче вызвать отказ в обслуживании (DoS) или внедрить и выполнить сторонний код.

Уязвимости BadAlloc выявлены в продуктах многих вендоров, в том числе Amazon, ARM, Cesanta, Google Cloud, Samsung, Texas Instruments и Tencent. Публикуя полный список, американская Группа быстрого реагирования на киберинциденты в сфере управления производственными процессами (ICS-CERT) отметила, что данная проблема могла быть также привнесена в различные opensource-форки.

Сведений об использовании BadAlloc в реальных атаках пока нет, однако владельцев затронутых встраиваемых и IoT-устройств призывают как можно скорее обновить прошивки. Информация о наличии патчей приведена в бюллетене ICS-CERT.

В ожидании обновлений прошивки пользователи могут принять меры для снижения рисков — повысить сегментацию сети, предельно ограничить и обезопасить интернет-доступ к уязвимым устройствам, а также ввести непрерывный мониторинг сетевой активности.

Подпишитесь на новости

Роскомнадзор встроил машинное обучение в систему фильтрации трафика

Роскомнадзор внедрил механизм фильтрации интернет-трафика на основе машинного обучения и потратил на него 2,27 млрд рублей. Это следует из паспорта ведомственной программы цифровой трансформации на 2026-2028 годы. В документе указано, что РКН использует отечественную модель, развернутую на собственной инфраструктуре.

Ее название не раскрывается, большая языковая модель в системе не применяется.

С паспортом программы ознакомился Forbes. Механизм встроен в автоматизированную систему обеспечения безопасности российского сегмента интернета (АСБИ).

Через нее Роскомнадзор управляет ТСПУ, оборудованием для фильтрации трафика на сетях операторов связи. На установку новых и модернизацию действующих ТСПУ в 2026 году заложено 3,99 млрд рублей основного финансирования и еще 6,2 млрд рублей дополнительного.

О планах использовать ИИ для фильтрации стало известно в январе. В мае ведомство собиралось взять для этого модель Astra AI от «Группы Астра».

VPN в описании механизма прямо не упоминается. Дмитрий Кутейников из RKS Global считает, что модель может оценивать вероятность использования VPN по внешним признакам, например по размеру и ритму пакетов или длительности сессии, без чтения содержимого. По его словам, под ошибочную блокировку могут попасть корпоративные VPN и облачные сервисы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru