В сетевых устройствах Airspan Mimosa найдены 10-балльные уязвимости

В сетевых устройствах Airspan Mimosa найдены 10-балльные уязвимости

В сетевых устройствах Airspan Mimosa найдены 10-балльные уязвимости

Американская Группа быстрого реагирования на киберинциденты в сфере АСУ ТП (ICS-CERT) опубликовала информацию об уязвимостях, недавно пропатченных в продуктах Mimosa Networks (входит в состав Airspan Networks). Четыре проблемы признаны критическими; три из них получили по 10 баллов из 10 возможных по шкале CVSS.

Системы беспроводного широкополосного доступа производства Mimosa / Airspan широко используются для построения мультисервисных сетей различного масштаба. Эксплуатация уязвимостей, согласно алерту, грозит компрометацией сервера Amazon EC2 и хранилищ S3, кражей конфиденциальных данных и несанкционированным выполнением кода на всех подключенных к облаку устройствах Mimosa.

Выявленные уязвимости актуальны для следующих продуктов:

  • масштабируемых систем управления сетью Mimosa Management Platform (MMP) с прошивками версий ниже 1.0.3;
  • точек доступа Point-to-Point (PTP) C5c и C5x с прошивками версий ниже 2.8.6.1; 
  • решений для многоточечного соединения (PTMP) A5x, C5c, C5x, C6x с прошивками версий ниже 2.5.4.1.

Производитель выпустил обновления, устраняющие семь уязвимостей, в том числе четыре критических:

  • CVE-2022-21196 — неправильный способ авторизации и аутентификации доступа к API (10 баллов CVSS);
  • CVE-2022-21141 — некорректная реализация проверки прав доступа к API-функциям (10 баллов);
  • CVE-2022-21215 — подмена запросов на стороне сервера (SSRF, 10 баллов);
  • CVE-2022-21143 — возможность инъекции команд из-за неадекватной санации пользовательского ввода (9,8 балла).

Остальные проблемы классифицируются как возможность SQL-инъекции (8,6 балла), десериализация недоверенных данных (7,5) и неадекватная защита паролей при хранении (хешируются по MD5, но без соли; 6,5 балла).

Пользователям продуктов Mimosa настоятельно рекомендуется обновить прошивку MMP до версии 1.0.4, PTP-устройств — до 2.90, PTMP — до 2.9.0. Команда ICS-CERT также рекомендует принять обычные меры защиты от эксплойта: ограничить доступ по сети к устройствам и системам управления и заблокировать интернет-доступ; использовать межсетевые экраны, сегментацию сети, а для удаленного доступа — VPN.

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru