Google: Более 35 000 Java-пакетов уязвимы перед Log4Shell

Google: Более 35 000 Java-пакетов уязвимы перед Log4Shell

Google: Более 35 000 Java-пакетов уязвимы перед Log4Shell

Команда Google просканировала крупнейший на сегодняшний день репозиторий Java-пакетов — Maven Central и пришла к выводу, что 35 863 пакета используют уязвимые версии библиотеки Apache Log4j. Таким образом, масштабы бреши Log4Shell продолжают удивлять экспертов.

Среди пакетов с проблемными версиями Log4j есть и те, что уязвимы перед самым первым эксплойтом для CVE-2021-44228 (Log4Shell). Однако часть пакетов страдает от второй выявленной бреши — CVE-2021-45046, приводящей к удалённому выполнению кода.

В отчёте команды Google Open Source Insights специалисты указывают на тот факт, что обычно серьёзная Java-уязвимость затрагивает лишь 2% пакетов в Maven Central. Судя по всему, с Log4Shell дела обстоят куда хуже, ведь 35 тыс. пакетов составляют около 8% от коллекции Maven Central.

Джейм Уэттер и Ники Рингленд из команды Google ещё раз подчеркнули важность обновить уязвимые пакеты и использовать пропатченную версию библиотеки, однако сами специалисты считают, что патчинг в отдельных случаях будет происходить годами, а рассчитывать на полное устранение брешей пакетов в Maven Central просто наивно.

Проблема в том, что Log4j не всегда включена в пакет как прямая зависимость, она также может быть зависимостью другой зависимости. В этом случае разработчики уязвимых пакетов должны ждать обновлений от других девелоперов, а этот процесс может затянуться.

AM LiveКак эффективно защититься от шифровальщиков? Расскажем на AM Live - переходите по ссылке, чтобы узнать подробности

Мультиагентная система взяла на себя треть задач SOC в Yandex Cloud

Yandex Cloud сообщила, что автоматизировала значительную часть рутинных задач в своём центре мониторинга безопасности (SOC), внедрив мультиагентную систему на базе ИИ. По данным компании, около 39% операций, которые раньше занимали существенную долю рабочего времени аналитиков, теперь выполняют ИИ-помощники. Речь идёт о разборе алертов, первичном анализе инцидентов и поиске данных во внутренних базах.

Внутри SOC несколько ИИ-агентов работают параллельно: один сортирует входящие уведомления, другой перепроверяет данные и выявляет ошибки.

Такой подход позволяет снизить риск некорректных выводов и ускорить фильтрацию ложных срабатываний. По оценкам компании, время на обработку некорректных оповещений сократилось на 86%.

За два года Yandex Cloud прошла путь от экспериментов с ИИ в SOC до полноценной промышленной эксплуатации. Значимую роль сыграли RAG-технологии, которые позволяют моделям работать с актуальными документами и накопленной базой инцидентов. Мультиагентный подход, в свою очередь, сделал возможным разделить задачи между специализированными помощниками, способными учитывать контекст крупных корпоративных инфраструктур.

По словам Евгения Сидорова, директора по информационной безопасности Yandex Cloud, система помогает ускорять обнаружение угроз и автоматизировать обработку данных киберразведки. Он отмечает, что современные SOC-команды всё чаще работают на стыке ИБ и инструментов ИИ.

Мультиагентная система используется не только внутри компании, но и доступна клиентам облачной платформы — в частности, в сервисах Detection and Response и Security Deck. Их уже применяют организации из разных отраслей, включая финтех, здравоохранение и страхование, для автоматизации части процессов мониторинга.

ИИ-помощник, встроенный в сервисы, может разбирать инциденты пошагово, анализировать индикаторы компрометации и артефакты в контексте облачной инфраструктуры, а также предлагать варианты реагирования. Он также собирает дополнительные данные, например по IP-адресам, и формирует рекомендации по предотвращению дальнейших угроз.

AM LiveКак эффективно защититься от шифровальщиков? Расскажем на AM Live - переходите по ссылке, чтобы узнать подробности

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru