R-Vision расшарила модель для скоринга IoC в рамках Threat Intelligence

R-Vision расшарила модель для скоринга IoC в рамках Threat Intelligence

R-Vision расшарила модель для скоринга IoC в рамках Threat Intelligence

Компания R-Vision опубликовала на GitHub исходный код модели для ранжирования индикаторов компрометации (IoC), которую можно использовать в системах управления данными о киберугрозах. Проект, предлагаемый вниманию ИБ-сообщества, распространяется по лицензии Apache License v2.0.

Информация об актуальных угрозах (Threat Intelligence) помогает организациям выстроить эффективную стратегию защиты от кибератак. К таким данным относятся IoC, описания техник и тактик злоумышленников, степень риска, связанного с конкретными угрозами.

Созданный в R-Vision прототип системы расчета репутации IoC использует алгоритм, предложенный (PDF) исследователями из Амстердамского университета. Их методика позволяет сократить число ложноположительных результатов при выделении и оценке IoC.

Скоринговая модель R-Vision определяет рейтинг IoC по трем основным параметрам: 

  • количество взаимосвязей между индикаторами и контекстом;
  • сравнительная скорость предоставления данных источником;
  • полнота данных в источнике (в сравнении с совокупностью данных из всех источников).

В модели также имеются дополнительные коэффициенты. Один из них, к примеру, позволяет учитывать присутствие IoC в списках известных ресурсов с чистой репутацией. Другой коэффициент дает возможность регулировать скорость устаревания рейтинга. Модель легко расширяется за счет добавления других коэффициентов, и каждому можно задать нужный вес в зависимости от конкретной задачи.

«Для эффективного противостояния киберпреступности необходимо обмениваться информацией о киберугрозах, — комментирует Антон Соловей, менеджер продукта R-Vision Threat Intelligence Platform. — Обладая широкой экспертизой в обработке и анализе индикаторов компрометации, мы стремимся вносить вклад в развитие ИБ-сообщества и делиться полезными наработками. Представленную модель можно рассматривать как академический проект или встроить в собственную систему управления данными Threat Intelligence для расчета репутации индикаторов компрометации и принятия решений о дальнейших действиях с ними на основе полученных оценок».

WinRAR снова чинит опасную дыру: архив мог привести к переполнению памяти

RARLAB выпустила WinRAR 7.23 и закрыла уязвимость CVE-2026-14191, связанную с обработкой восстановительных томов RAR5. Проблема затрагивает WinRAR, RAR и UnRAR до версии 7.23. Подтверждённых кибератак пока нет, но расслабляться всё равно рано.

Ошибка находится в парсере файлов .rev. WinRAR неправильно рассчитывал размер внутреннего списка по первому .rev-файлу, а затем доверял значениям из следующих файлов набора.

Проверки на соответствие реальному размеру не было, из-за чего специально подготовленный архив мог записать данные за пределы буфера.

Итог — переполнение буфера, повреждение памяти и потенциальная возможность для дальнейшей атаки. В лучшем случае приложение просто упадет. В худшем — злоумышленник попробует использовать сбой для выполнения вредоносного кода.

Для срабатывания уязвимости нужно действие пользователя: жертва должна запустить проверку или восстановление вредоносного архива. Но это как раз тот сценарий, который для архиваторов выглядит вполне буднично.

Уязвимость особенно неприятна из-за популярности WinRAR. Архиватор установлен на огромном количестве компьютеров, а такие программы злоумышленники любят: пользователи открывают архивы регулярно и часто без особых подозрений. Тем более что другие баги WinRAR уже активно эксплуатировались в атаках в 2025 году.

В версии 7.23 RARLAB также усилила обработку символических ссылок при распаковке и обновила встроенную библиотеку 7-Zip, чтобы подтянуть исправления из основного проекта. При этом UnRAR.dll не обрабатывает recovery-volume файлы, поэтому именно этот компонент неуязвим к CVE-2026-14191.

Пользователям следует обновиться до WinRAR 7.23 как можно скорее. До установки патча лучше не запускать проверку и восстановление .rev-наборов из непроверенных источников и в целом осторожнее относиться к архивам от неизвестных отправителей.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru