Более 300 тыс. устройств MikroTik до сих пор можно взломать удалённо

Более 300 тыс. устройств MikroTik до сих пор можно взломать удалённо

Более 300 тыс. устройств MikroTik до сих пор можно взломать удалённо

Как минимум 300 тысяч IP-адресов, связанных с устройствами MikroTik, оказались уязвимы перед известными эксплойтами, несмотря на то что производитель давно выпустил соответствующие патчи. Большинство девайсов находятся на территории Китая, Бразилии, России, Италии и Индонезии.

На непропатченные устройства обратили внимание исследователи из Eclypsium, также указавшие на тот факт, что именно девайсы от MikroTik являются одной из излюбленных целей для киберпреступников.

Взломав оборудование, злоумышленники могут использовать его для проведения DDoS-атак, туннелирования трафика и тому подобного. Одна из причин популярности устройств MikroTik у киберпреступников заключается в огромной поверхности атаки — по всему миру развёрнуто более двух миллионов таких девайсов.

Именно сетевое оборудование MikroTik взял на вооружение ботнет Mēris, атаковавший «Яндекс» в сентябре этого года. Тогда в качестве вектора атаки использовался эксплойт для уязвимости CVE-2018-14847.

 

По данным исследователей Eclypsium, 20 тыс. уязвимых устройств MikroTik внедряли скрипты для майнинга криптовалюты в веб-страницы, которые посещали пользователи.

Подпишитесь на новости

В НГУ создали платформу для проверки качества данных, на которых обучают ИИ

В Новосибирском государственном университете разработали «Каппу» — платформу для управления данными, на которых обучают ИИ. Она должна помочь разобраться, кто подготовил датасет, что в нём меняли и откуда взялась ошибка. Потому что кормить модель мусором, а потом удивляться её ответам — довольно странно.

О разработке и возможности подключения других вузов сообщил сам НГУ. Университетам предлагают бесплатную облачную версию на серверах НГУ либо платную установку в собственной инфраструктуре.

«Каппа» поддерживает разметку и проверку данных, фиксирует версии наборов и авторство изменений. Исправление ошибки сохраняется в новой версии, чтобы при следующем обучении не наступать на те же грабли.

Платформа также позволяет проверять разные модели на подготовленных датасетах. При обучении фиксируются версия данных и параметры, после — результаты тестирования на эталонных наборах. Во время эксплуатации телеметрия помогает отслеживать ошибки и замечать отклонения.

Локальная установка рассчитана в том числе на случаи, когда конфиденциальные данные нельзя выносить за пределы организации.

В репозитории разработчиков среди задач проекта указаны контроль обучения, отслеживание авторства разметки и соблюдения стандартов. Здесь ставка на прослеживаемость: прежде чем требовать от ИИ безупречных ответов, полезно выяснить, чему именно его учили.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru