В наборе софта BusyBox для Linux нашли 14 дыр, приводящих к DoS и RCE

В наборе софта BusyBox для Linux нашли 14 дыр, приводящих к DoS и RCE

В наборе софта BusyBox для Linux нашли 14 дыр, приводящих к DoS и RCE

Исследователи в области кибербезопасности выявили 14 уязвимостей в наборе Linux-утилит BusyBox. В случае успешной эксплуатации эти бреши позволяют атакующим вызвать состояние «отказ в обслуживании» (DoS), а в некоторых случаях — привести к раскрытию информации и удалённому выполнению кода.

Проблемы в безопасности получили диапазон идентификаторов от CVE-2021-42373 до CVE-2021-42386, а среди затронутых версий утилиты — 1.16-1.33.1. О багах рассказали в совместном отчёте специалисты компаний JFrog и Claroty.

BusyBox по праву называют швейцарским армейским ножом для встраиваемых Linux-устройств. Этот набор софта включает широко используемые Unix-утилиты вроде cp, ls, grep.

Как сообщили эксперты, в отдельном софте есть уязвимости. Список брешей выглядит так:

  • man - CVE-2021-42373
  • lzma/unlzma - CVE-2021-42374
  • ash - CVE-2021-42375
  • hush - CVE-2021-42376, CVE-2021-42377
  • awk - CVE-2021-42378, CVE-2021-42379, CVE-2021-42380, CVE-2021-42381, CVE-2021-42382, CVE-2021-42383, CVE-2021-42384, CVE-2021-42385, CVE-2021-42386

Если условный злоумышленник задействует выявленные дыры в атаке, он сможет вызвать DoS, раскрыть конфиденциальную информацию и даже выполнить вредоносный код. К счастью, разработчики устранили баги с выходом версии BusyBox 1.34.0.

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru