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.

В России разработали способ удалить свой биометрический след

В ИТ-компании «Криптонит» (входит в «ИКС Холдинг») разработали метод, который позволяет выборочно удалять цифровые образы людей из систем распознавания лиц. Если совсем просто, речь идёт о технологии, которая должна помочь реализовать право человека отозвать согласие на обработку своей биометрии — так, чтобы система действительно перестала его узнавать.

Проблема тут в том, что современные системы распознавания лиц устроены не так прямолинейно, как может показаться.

Даже если сведения о человеке формально удалили из базы, его цифровой образ может всё равно остаться внутри уже обученной модели. То есть на бумаге данные вроде бы стерли, а на практике алгоритм всё ещё способен узнать этого человека.

Именно это и делает тему особенно чувствительной. С биометрией всё сложнее, чем с обычными персональными данными: пароль можно поменять, а лицо — нет. Если такие данные утекают, риски уже совсем другого уровня, потому что украденные цифровые слепки можно использовать для создания поддельных образов и обхода биометрической аутентификации.

 

В «Криптоните» утверждают, что их метод решает задачу не маскировкой и не косметическим удалением, а на уровне внутренней логики самой модели. Проще говоря, алгоритм перестаёт использовать сведения о конкретном человеке и больше не может его распознавать, при этом способность узнавать остальных людей сохраняется.

По словам разработчиков, на тестовых наборах данных технология показала заметное снижение эффективности распознавания именно тех лиц, которые нужно «забыть», — до 88%. При этом общая точность системы, как утверждается, осталась на прежнем уровне.

Практическое применение у такого подхода вполне очевидное. В первую очередь это системы видеонаблюдения с распознаванием лиц, СКУД и корпоративная безопасность. Например, технология может пригодиться для удаления биометрических данных уволенных сотрудников, когда компания обязана прекратить их обработку, но не хочет при этом заново переобучать всю систему с нуля.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru