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.

Права авторов при обучении ИИ уточнят в подзаконных актах осенью

Новый закон о поддержке развития искусственного интеллекта не отменяет Гражданский кодекс и не превращает произведения авторов в бесплатный корм для нейросетей. Об этом заявила советник президента России Елена Ямпольская. Закон, подписанный президентом 26 июля, разрешает использовать общедоступные и правомерно опубликованные материалы для обучения российских алгоритмов ИИ.

Однако правообладатель может закрыть свои работы от такой обработки техническими средствами. Бесконтрольно загружать в модели всё, до чего дотянулся парсер, нельзя.

Как именно будет работать этот механизм, пока предстоит решить. Подзаконные акты, по данным «Ведомостей», начнут появляться осенью. При их подготовке власти обещают учесть опасения творческих отраслей, представители которых предупреждали об обесценивании интеллектуальной собственности.

Эксперты тем временем предлагают несколько способов помирить нейросети с авторами. Среди них — отказ от использования произведений по требованию правообладателя, коллективное лицензирование и отчисление части прибыли ИИ-продуктов в компенсационный фонд.

В РАНХиГС считают, что разработчиков генеративных моделей стоит обязать вести закрытые реестры обучающих данных и показывать их регуляторам. Так можно будет понять, чьи произведения попали в датасет, не раскрывая коммерческую тайну.

Юрист Михаил Семенов предлагает разделять сценарии. Если модель копирует голос актёра, манеру художника или тексты конкретного писателя, потребуется прямой договор и выплаты. При массовом обучении на миллиардах материалов искать каждого автора нереально — здесь пригодился бы аналог авторского общества для ИИ.

В отрасли есть и более жёсткий взгляд: чрезмерные ограничения могут ударить и по экономике, и по культуре. Поэтому властям предстоит настроить систему так, чтобы модели не остались голодными, а авторы — с красивым обещанием вместо денег.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru