Хакеры ищут доступные серверы vCenter c незакрытой дырой CVE-2021-21985

Хакеры ищут доступные серверы vCenter c незакрытой дырой CVE-2021-21985

Хакеры ищут доступные серверы vCenter c незакрытой дырой CVE-2021-21985

В интернете наблюдается всплеск сканов, нацеленных на выявление уязвимых экземпляров vCenter Server. Неизвестные пытаются атаковать критическую RCE-брешь, для которой VMware недавно выпустила заплатку.

Уязвимость, о которой идет речь (CVE-2021-21985), связана с работой расширения Virtual SAN Health Check, предназначенного для мониторинга состояния хранилищ vSAN. По словам разработчика, в этом по умолчанию включенном плагине отсутствует проверка достоверности пользовательского ввода. При наличии сетевого доступа к серверу на порту 443 этот недочет можно использовать для выполнения произвольных команд в целевой ОС с самыми высокими привилегиями.

Степень опасности уязвимости оценена в 9,8 балла из 10 возможных по шкале CVSS. Ее наличие подтверждено для vCenter Server веток 7.0, 6.7 и 6.5; проблема затрагивает также гибридные облака, созданные с помощью VMware vCloud Foundation версии 3 или 4. Соответствующие обновления для обоих продуктов были выпущены 25 мая.

Рост скан-активности, связанной с CVE-2021-21985, был зафиксирован несколько дней назад и пока актуален. По всей видимости, этот всплеск спровоцировала публикация PoC-эксплойта.

Схожая ситуация наблюдалась в феврале; VMware тогда тоже пропатчила RCE-уязвимость в vCenter Server (CVE-2021-21972), и через пару дней исследователи обнаружили, что новую лазейку уже вовсю ищут.

Поиск по Shodan на момент выхода заплат для новой RCE выявил тысячи серверов vCenter, подключенных к интернету. Наибольшее количество таких потенциально уязвимых узлов (1,4 тыс.) размещено в США.

Cloud.ru представила фильтр, скрывающий конфиденциальные данные от ИИ

На конференции GoCloud 2026 компания Cloud.ru анонсировала Guardrails Filter — инструмент для более безопасной работы с генеративным ИИ. Его задача довольно понятная: не дать конфиденциальным данным случайно утечь в большую языковую модель.

Схема работы выглядит так: сервис проверяет текст запроса, ищет в нём конфиденциальные данные — например, персональные сведения, банковские реквизиты, API-ключи и другие секреты, — затем маскирует их и только после этого отправляет обезличенный запрос в модель. Когда модель возвращает ответ, система подставляет реальные значения обратно.

Иначе говоря, пользователь получает нормальный результат, но сами чувствительные данные не уходят за пределы корпоративного контура в исходном виде.

Сейчас инструмент рассчитан на работу с моделями из сервиса Cloud.ru Foundation Models. В этой платформе доступно более 20 моделей разных типов, включая text-to-text, audio-to-text и image-text-to-text. При этом Cloud.ru отдельно уточняет, что механизм фильтрации будет доступен и в формате on-premise, то есть для установки на стороне самого заказчика.

Появление такого инструмента хорошо вписывается в общий тренд: компании всё активнее используют генеративный ИИ, но тема утечек данных остаётся одной из главных причин, почему внедрение идёт не так быстро, как хотелось бы. Особенно это чувствительно для отраслей, где много персональной и служебной информации, — например, для здравоохранения, ретейла и госсектора.

Кроме того, Cloud.ru сообщила, что добавила в Foundation Models LLM-модель российской компании HiveTrace с Guardrails-механизмом. По заявлению компании, такая модель должна лучше справляться с рисками вроде промпт-инъекций, утечки системных инструкций и некорректной обработки выходных данных.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru