В системе управления промышленными сетями Siemens нашли более 10 дыр

В системе управления промышленными сетями Siemens нашли более 10 дыр

В системе управления промышленными сетями Siemens нашли более 10 дыр

Специалисты по кибербезопасности раскрыли подробности около 15 уязвимостей в системе управления локальной сетью (NMS) Siemens SINEC. Некоторые из этих багов можно связать для удалённого выполнения кода в затронутых системах.

О проблемах в безопасности рассказали эксперты компании Claroty, специализирующейся на безопасности предприятий промышленной сферы. В отчёте исследователи сообщают следующее:

«Выявленные уязвимости в случае грамотной эксплуатации представляют проблему для устройств Siemens. Условный атакующий может вызвать DoS, извлечь учётные данные и даже выполнить код удалённо».

Бреши получили диапазон идентификаторов с CVE-2021-33722 по CVE-2021-33736. В настоящее время уже доступен патч, который вышел с версией V1.0 SP2 Update 1. Сам техногигант комментирует следующим образом:

«Самая опасная из вывяленных уязвимостей позволяет удалённому злоумышленнику, прошедшему аутентификацию, выполнить код с правами системы».

 

Речь идёт о CVE-2021-33723, получившей 8,8 балла по шкале CVSS и позволяющей повысить свои права до уровня администратора. Оказалось, что эту дыру можно связать с CVE-2021-33722 (7,2 балла по CVSS, обход пути) для выполнения вредоносного кода.

Ещё один баг, заслуживающий внимания, — CVE-2021-33729 (8,8 балла по CVSS). Он также позволяет выполнить произвольные команды в локальной базе данных.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

MWS Cloud увеличила GPU-мощности виртуальной инфраструктуры в 1,5 раза

В первой половине 2025 года MWS Cloud расширила ресурсы своей виртуальной инфраструктуры с графическими процессорами в 1,5 раза. Дополнительные мощности появились в двух московских дата-центрах — «Авантаж» и GreenBushDC, а также в одном ЦОД в Санкт-Петербурге.

GPU-инфраструктура используется для обучения и инференса моделей машинного обучения, больших языковых моделей и систем компьютерного зрения.

На её основе можно запускать платформы для ML-разработки и инференса, при этом пользователи оплачивают только фактически потреблённые ресурсы.

Такие мощности востребованы у разработчиков и компаний, работающих с генеративными нейросетями, системами распознавания, высоконагруженными продуктами, а также с задачами рендеринга, симуляций и анализа больших данных.

По данным MWS Cloud, с начала года использование GPU-ресурсов в их облаке выросло почти в 1,7 раза.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru