Cisco устранила критический баг в NFVIS, для которого уже доступен эксплойт

Cisco устранила критический баг в NFVIS, для которого уже доступен эксплойт

Cisco устранила критический баг в NFVIS, для которого уже доступен эксплойт

Cisco устранила критическую уязвимость в софте Enterprise NFV Infrastructure Software (NFVIS). По шкале CVSS брешь получила почти максимальный балл — 9,8, а PoC-экслойт для неё уже доступен в Сети.

Получившая идентификатор CVE-2021-34746 дыра, по словам Cisco, позволяет обойти аутентификацию. Как уже отмечалось выше, проблема затрагивает основанный на Linux софт — Enterprise NFVIS.

Задача Enterprise NFVIS — помогать поставщикам услуг разворачивать сетевые функции в виртуальной среде. Выявленная уязвимость позволяет удалённому злоумышленнику обойти аутентификацию и войти в систему с правами администратора.

«Использовать уязвимость можно с помощью инъекции специальных параметров в запрос на аутентификацию. Если злоумышленнику удастся успешная эксплуатация, он сможет обойти процесс аутентификации и получить права администратора на уязвимом устройстве», — пишет Cisco.

Суть бреши кроется в некорректной валидации пользовательского ввода, который автоматически передаётся скрипту аутентификации. Дыру нашли в Cisco Enterprise NFVIS версии 4.5.1, но она актуальна только в том случае, если используется метод внешней аутентификации TACACS.

В настоящее время уже доступны патчи в NFVIS 4.6.1 и более поздних версиях. Никаких других способов избавиться от уязвимости нет.

Подпишитесь на новости

Наталья Касперская поставила под сомнение доверие к генеративному ИИ

Генеративный ИИ умеет писать тексты и код, но можно ли на него полагаться? Наталья Касперская считает, что с доверием к таким системам пока больше вопросов, чем ответов. В интервью корреспонденту Anti-Malware.ru Олесе Афанасьевой на BIS Summit она назвала критерий доверенности применительно к генеративному ИИ загадкой.

По объяснению Касперской, доверенная система должна работать с заранее заданными параметрами и обеспечивать предсказуемый результат.

Генеративный ИИ, по её оценке, под это определение не подпадает: он не способен каждый раз выдавать один и тот же результат.

«Критерий доверенности в применении к генеративному искусственному интеллекту для меня является загадкой», — заявила она.

Главная проблема, считает Касперская, — масштаб моделей. Огромное количество параметров и данных делает полноценную проверку такой системы практически недостижимой. Можно протестировать отдельные ответы и сценарии, но это ещё не доказывает надёжность всей модели.

«Вы можете сделать какие-то выборочные проверки, частичные. Они будут выборочными и частичными, они ничего не докажут», — подчеркнула Касперская.

Получается неудобный вопрос для бизнеса и государства: как доверять системе, поведение которой нельзя исчерпывающе проверить? По словам председателя правления АРПП «Отечественный софт», задача создания доверенного ИИ поставлена, но готового способа её решения она пока не видит.

Одними разговорами, считает Касперская, проблему не закрыть. Нужна совместная работа специалистов по ИИ и информационной безопасности, методистов и разработчиков стандартов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru