Уязвимости в охранных системах ZoneMinder создают условия для слежки

Уязвимости в охранных системах ZoneMinder создают условия для слежки

Уязвимости в охранных системах ZoneMinder создают условия для слежки

Эксперт Positive Technologies обнаружил две уязвимости в системе видеонаблюдения ZoneMinder. Одна из них позволяет получить доступ к внутренней сети и видеопотоку и признана критической.

Продукт ZoneMinder с открытым исходным кодом предназначен для построения корпоративных охранных систем и установки домашнего видеонаблюдения. Проблемы выявлены в выпуске 1.36.14; патчи включены в состав сборки 1.36.16 (коммит на GitHub от 27 мая).

Наиболее опасна уязвимость, получившая 9,1 балла по шкале CVSS. Эксплойт возможен при наличии прав администратора и после аутентификации позволяет выполнить сторонний код на хосте с набором приложений ZoneMinder.

В результате автор атаки сможет проникнуть во внутреннюю сеть жертвы, а также вести перехват видеотрафика. Подобная возможность позволяет, например, получить данные о внутреннем устройстве здания и режиме работы сотрудников компании, в частности, ее службы охраны. В тех случаях, когда ZoneMinder защищает частную собственность, существует риск слива доступа на рынки даркнета.

Менее опасная уязвимость (4,8 балла) классифицируется как хранимая XSS; по свидетельству PT, она связана с отсутствием предварительной обработки пользовательского ввода. Эксплойт позволяет получить доступ к конфиденциальным данным — например, о сессиях пользователей на узле с запущенным веб-приложением ZoneMinder.

«Это весьма распространенное бесплатное решение для установки системы видеонаблюдения, — рассказывает автор находок Илья Яценко. — Оно используется и дома, и в компаниях, в том числе на промышленных предприятиях. Согласно нашим оценкам, наибольшее число пользователей ПО — в США, Польше, Италии, Германии, Люксембурге и России. В некоторых случаях администраторы позволяют подключиться к ZoneMinder без аутентификации, что весьма опасно: злоумышленник может воспользоваться такими системами, как Shodan, для поиска доступных в интернете узлов с установленным ZoneMinder».

 

Причины появления подобных уязвимостей, по словам исследователя, могут быть различными — ошибки в коде, использование устаревших технологий, недостаточно тщательное проведение аудита. Эффективно пресечь попытки эксплойта помогают продукты класса NTA — анализаторы сетевого трафика.

Подпишитесь на новости

Роскомнадзор встроил машинное обучение в систему фильтрации трафика

Роскомнадзор внедрил механизм фильтрации интернет-трафика на основе машинного обучения и потратил на него 2,27 млрд рублей. Это следует из паспорта ведомственной программы цифровой трансформации на 2026-2028 годы. В документе указано, что РКН использует отечественную модель, развернутую на собственной инфраструктуре.

Ее название не раскрывается, большая языковая модель в системе не применяется.

С паспортом программы ознакомился Forbes. Механизм встроен в автоматизированную систему обеспечения безопасности российского сегмента интернета (АСБИ).

Через нее Роскомнадзор управляет ТСПУ, оборудованием для фильтрации трафика на сетях операторов связи. На установку новых и модернизацию действующих ТСПУ в 2026 году заложено 3,99 млрд рублей основного финансирования и еще 6,2 млрд рублей дополнительного.

О планах использовать ИИ для фильтрации стало известно в январе. В мае ведомство собиралось взять для этого модель Astra AI от «Группы Астра».

VPN в описании механизма прямо не упоминается. Дмитрий Кутейников из RKS Global считает, что модель может оценивать вероятность использования VPN по внешним признакам, например по размеру и ритму пакетов или длительности сессии, без чтения содержимого. По его словам, под ошибочную блокировку могут попасть корпоративные VPN и облачные сервисы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru