Уязвимость Garrett iC Module позволяет влиять на детектор в пункте досмотра

Уязвимость Garrett iC Module позволяет влиять на детектор в пункте досмотра

Уязвимость Garrett iC Module позволяет влиять на детектор в пункте досмотра

В модуле управления стационарными металлодетекторами Garrett выявлены уязвимости, грозящие взломом и изменением настроек. Пропатченные варианты прошивок iC Module CMA уже доступны, пользователям рекомендуется их установить.

Техасская компания Garrett Electronics ведет деловые операции более чем в 100 странах. Ее арочные металлодетекторы установлены на стадионах, в аэропортах, школах, больницах и правительственных учреждениях.

Модуль iC, предназначенный для использования с металлоискателями PD 6500i и MZ 6100, предоставляет сетевой доступ к таким устройствам, позволяя осуществлять управление, мониторинг в реальном времени и диагностику с удаленного рабочего места (ноутбука или ПК). Все изменения настроек, история проходов посетителей, сигналы неисправности при этом записываются в память девайса.

Множественные уязвимости в iC Module CMA версии 5 обнаружили исследователи из Cisco Talos; три проблемы признаны критическими. Вендор получил соответствующее уведомление в августе и выпустил патчи 13 декабря.

«Возможность манипулирования модулем позволяет удаленно отслеживать статистику по металлодетекторам, такую как количество проходов и сигналов тревоги, — пишут эксперты в блоге. — Можно также изменить настройки — например, уровень чувствительности детектора, повысив риски для пользователей, полагающихся на эти средства безопасности».

Список выявленных уязвимостей:

  • CVE-2021-21901, CVE-2021-21903, CVE-2021-21905, CVE-2021-21906 (9,8 и 8,2 балла CVSS) — переполнение буфера в стеке; позволяет без аутентификации выполнить вредоносный код путем отправки на устройство особого пакета;
  • CVE-2021-21904, CVE-2021-21907, CVE-2021-21908, CVE-2021-21909 (9,1; 4,9; 6,0 балла) — выход за пределы рабочего каталога; позволяет при минимальном наборе прав просматривать, перезаписывать и удалять файлы на устройстве;
  • CVE-2021-21902 (7,5 балла) — состояние гонки в ходе аутентификации утилиты командной строки; позволяет угнать сессию пользователя.

Эксплойт во всех случаях требует доступа к сети, используемой уязвимым устройством, так что массовые атаки, по мнению экспертов, маловероятны. Пробный поиск доступных из интернета устройств Garrett результатов не дал.

Google Chrome загружает Gemini без согласия пользователей

Google Chrome заподозрили в автоматической загрузке локальной версии ИИ-модели Gemini без явного согласия пользователей. По мнению экспертов, это может создавать риски для конфиденциальности данных граждан и компаний, а также противоречить законодательству ряда стран, включая Россию.

На то, что Google начала загружать на компьютеры пользователей локальную версию Gemini, обратила внимание «Российская газета» со ссылкой на сообщения в соцсетях.

Объем локальной копии Gemini составляет около 4 Гбайт. Сообщается, что модель может автоматически запускаться при обращении к сервисам Google.

Первый заместитель председателя комитета Госдумы по информационной политике, председатель правления РОЦИТ Антон Горелкин предположил, что Google может использовать пользовательские устройства как элементы распределенной вычислительной сети:

«Ничто не мешает объединить все компьютеры с Gemini в одну большую распределенную сеть — и экономить на вычислительных ресурсах, задействуя оборудование пользователей, при этом взимая плату за подписку».

По его словам, в России Gemini пока не распространяется для локальной установки, поскольку доступ к сервису официально не продается. Однако он не исключил, что подобная практика может появиться позже, после тестирования модели.

Руководитель команды киберзащиты облачного провайдера Nubes Дмитрий Шкуропат отметил, что установка без явного согласия пользователя может нарушать требования законодательства о защите персональных данных и правах потребителей, в том числе российского.

Кроме того, локальная ИИ-модель теоретически способна получить доступ к данным на рабочей станции — паролям, переписке и файлам, что создает риски их компрометации, особенно для бизнеса.

Ведущий эксперт по сетевым угрозам, веб-разработчик компании «Код Безопасности» Константин Горбунов также указал на вероятность доступа ИИ к значительным объемам данных, включая критически важную информацию. Дополнительный риск возникает в случае, если злоумышленники получат доступ к данным, с которыми работает модель.

Ранее сообщалось, что кибергруппировки как минимум предпринимали попытки использовать Gemini для повышения эффективности целевых атак. Наиболее активно, по данным экспертов, ИИ-модель Google применяли хакеры из Китая и Ирана.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru