В Zoom нашли две уязвимости, получивших 7,3 балла по шкале CVSS

В Zoom нашли две уязвимости, получивших 7,3 балла по шкале CVSS

В Zoom нашли две уязвимости, получивших 7,3 балла по шкале CVSS

Исследователи из Google Project Zero сообщили об очередных проблемах в безопасности, выявленных в Zoom, популярном софте для видеоконференций. Эксперты отметили, что уязвимости создают вектор атаки на пользователей этого сервиса.

Всего специалисты нашли две бреши, затрагивающие клиент Zoom для операционных систем Windows, macOS, Linux, iOS и Android. Первому багу присвоили идентификатор CVE-2021-34423 и 7,3 балла по шкале CVSS (переполнение буфера).

«Обнаруженная возможность переполнения буфера позволяет условному атакующему вызвать сбой в работе приложения или службы. В определённых сценариях эксплуатации злоумышленник сможет выполнить произвольный код», — гласит официальное сообщение представителей Zoom.

Другая уязвимость под идентификатором CVE-2021-34424 получила те же 7,3 балла. Здесь проблема уже заключается в повреждении памяти. Разработчики Zoom описывают её следующим образом:

«Предположительно, данная брешь открывает доступ к памяти и позволяет извлечь конфиденциальную информацию».

Список затронутых версий клиента Zoom приводим ниже:

  • Zoom Client for Meetings (для Android, iOS, Linux, macOS и Windows) версии до 5.8.4
  • Zoom Client for Meetings для Blackberry (для Android и iOS) версии до 5.8.1
  • Zoom Client for Meetings для intune (для Android и iOS) версии до 5.8.4
  • Zoom Client for Meetings для Chrome OS версии до 5.0.1
  • Zoom Rooms for Conference Room (для Android, AndroidBali, macOS и Windows) версии до 5.8.3
  • Controllers for Zoom Rooms (для Android, iOS и Windows) версии до 5.8.3
  • Zoom VDI версии до 5.8.4
  • Zoom Meeting SDK для Android версии до 5.7.6.1922
  • Zoom Meeting SDK для iOS версии до 5.7.6.1082
  • Zoom Meeting SDK для macOS версии до 5.7.6.1340
  • Zoom Meeting SDK для Windows версии до 5.7.6.1081
  • Zoom Video SDK (для Android, iOS, macOS и Windows) версии до 1.1.2
  • Zoom On-Premise Meeting Connector Controller версии до 4.8.12.20211115
  • Zoom On-Premise Meeting Connector MMR версии до 4.8.12.20211115
  • Zoom On-Premise Recording Connector версии до 5.1.0.65.20211116
  • Zoom On-Premise Virtual Room Connector версии до 4.4.7266.20211117
  • Zoom On-Premise Virtual Room Connector Load Balancer версии до 2.5.5692.20211117
  • Zoom Hybrid Zproxy версии до 1.0.1058.20211116
  • Zoom Hybrid MMR версии до 4.6.20211116.131_x86-64
AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

25% компаний уже столкнулись с атаками на ИИ: выводы с Swordfish PRO

Про искусственный интеллект сегодня не говорит только ленивый. Но стоит начать обсуждать безопасность — и тут же начинается путаница: какие атаки действительно грозят ML-моделям, как на них реагировать и что вообще такое MLCops? Мы съездили на Swordfish PRO DevSecOps Conf и узнали главное.

Собрали самые популярные стереотипы о применении ИИ в разработке — и попросили экспертов разнести их в пух и прах. Сперва — гостей конференции, потом — тех, кто уже работает с ИИ-секьюрити по полной.

«Атаки реальны — и происходят прямо сейчас»

Генеральный директор Swordfish Security Александр Пинаев сразу расставил точки над «i»:

«Эти атаки абсолютно реальны. Системы с большими языковыми моделями, выставленные в публичный доступ, уже сегодня атакуются самыми разными способами».

Управляющий партнёр ГК Swordfish Security Юрий Сергеев привёл свежую статистику:

«По нашему исследованию с Ассоциацией Финтех, четверть компаний в финсекторе уже столкнулась с атаками на ИИ-системы. Тренд лавинообразный — и это только начало».

 

Директор по развитию технологий ИИ в ГК Swordfish Security Юрий Шабалин добавил важную деталь: многие атаки остаются незамеченными.

«25% — это только те, кто понял, что их атаковали. На деле объектом атаки становится практически любая большая модель. Потому что инструмент взлома здесь — язык. Перефразируешь запрос чуть иначе — и модель выдаст то, что раньше “не могла”».

 

Когда атакует сам контент

Антон Башарин, управляющий директор AppSec Solutions, рассказал, как в компании обучали сканер OPSEC GENI:

«Мы тренировали его на доступных больших генеративных моделях. Отравление данных, подмена, дрифт — все эти атаки работают. ML-модели тоже подвержены эффекту “окна Овертона”: шаг за шагом нормализуешь отклонение — и поведение меняется».

Так что же делать бизнесу?

Мы задали экспертам один и тот же вопрос: какой главный совет они бы дали компаниям, которые уже сейчас хотят защититься в новой ИИ-реальности?

Вот что прозвучало:

Юрий Шабалин:

«Подходите к ИИ-нововведениям осознанно. Это не только возможности, но и риски».

Александр Пинаев:

«Начните с фреймворков. Наш, OWASP — любой. Посмотрите на классификацию угроз, на реальные примеры атак. Первый шаг — признать, что проблема существует. А дальше — просто разобраться, как именно вас могут атаковать».

Смотрите полный репортаж на любой удобной вам площадке: YouTube, VK, RuTube.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru