В Log4j выявлена еще одна уязвимость — возможность обхода недавнего патча

В Log4j выявлена еще одна уязвимость — возможность обхода недавнего патча

В Log4j выявлена еще одна уязвимость — возможность обхода недавнего патча

Кураторам проекта Apache Log4j вновь пришлось латать свой фреймворк для Java-приложений: оказалось, что защиту от атаки, получившей известность как Log4Shell, можно обойти при некоторых кастомных настройках журналирования. Разработчики устранили и эту уязвимость — в сборках 2.16.0 (для Java 8 и выше) и 2.12.2 (для Java 7, пока бета).

Поскольку патч для CVE-2021-44228 оказался неполным, проблеме присвоили отдельный идентификатор — CVE-2021-45046. Эксплойт вероятен для любого из прежних выпусков Log4j версии 2 и при определенных условиях позволяет вызвать состояние отказа в обслуживании (DoS).

Степень опасности уязвимости оценена как умеренная (3,7 балла по CVSS). Ветки 1.х утилиты ей не подвержены. Поскольку корнем зла оказался JAR-файл log4j-core, приложения, использующие только log4j-api, тоже вне зоны риска.

Исследователи из LunaSec отметили, что при использовании Log4j выпусков ниже 2.15 уязвимость CVE-2021-45046 может послужить новым вектором атаки Log4Shell, поэтому пользователям рекомендуется установить сборку 2.16.0.

Это нужно сделать как можно скорее: злоумышленники уже активно ищут и используют дыру Log4Shell для установки вредоносных ботов, криптомайнеров, шифровальщиков. Возможности для проведения таких атак необъятны — на Log4j полагаются сотни широко используемых бизнес-продуктов, и неспешный патчинг на местах может привести к заражению миллионов устройств по всему миру.

iOS 27 попробует остановить мошенников прямо во время развода по телефону

Apple готовит для iOS 27 новый фреймворк Trust Insights, который должен помогать приложениям замечать, что пользователя прямо сейчас могут разводить мошенники. Причём речь не о классическом антивирусе, а о попытке поймать социальную инженерию в процессе, когда человек сам переводит деньги, меняет настройки аккаунта или отправляет данные.

Apple объясняет проблему просто: такие атаки сложно ловить автоматически, потому что действия выполняет сам пользователь, аутентифицированный и вроде бы легитимный.

Особенно это актуально на фоне скамов с техподдержкой, фейковыми сотрудниками ведомств, семейными ЧП и дипфейками.

Trust Insights будет в основном работать на устройстве и анализировать не содержание сообщений, писем или фотографий, а поведенческие сигналы: паттерны взаимодействия, время, контекст и базовые данные сенсоров.

Если система решит, что пользователя, возможно, инструктируют мошенники, она присвоит операции средний или высокий уровень риска.

 

После этого приложение сможет показать предупреждение, добавить задержку, запросить дополнительную проверку или усложнить выполнение опасного действия. Например, перед платежом, сменой данных аккаунта, отправкой сообщения, подписанием документа или использованием дорогих ресурсов вроде ИИ-инференса.

Apple подчёркивает, что Trust Insights не читает содержимое Фотографий, Сообщений и Почты. Данные анализируются локально, сразу отбрасываются, а на серверы Apple уходит только итоговое значение риска. Там его могут сопоставить с данными аккаунта и признаками необычной активности, после чего система вернёт финальную оценку.

Отключить Trust Insights можно будет в настройках, но Apple предусматривает период ожидания. Логика понятна: мошенник вполне может наказать жертве срочно выключить защиту, иначе деньги пропадут.

Для разработчиков это новый инструмент, который позволит не просто молча проводить операции, а вмешиваться в момент, когда пользователь уже почти наступил на цифровые грабли.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru