Новые уязвимости в UEFI актуальны для 70 моделей ноутбуков Lenovo

Новые уязвимости в UEFI актуальны для 70 моделей ноутбуков Lenovo

Новые уязвимости в UEFI актуальны для 70 моделей ноутбуков Lenovo

Компания Lenovo выпустила обновления прошивки для ноутбуков, устранив три уязвимости в BIOS/UEFI. Степень опасности во всех случаях оценена как умеренная, однако эксплойт потенциально позволяет выполнить в системе вредоносный код.

Проблемам присвоены идентификаторы CVE-2022-1890, CVE-2022-1891, CVE-2022-1892. Согласно бюллетеню, все они связаны с ошибкой переполнения буфера, относятся к классу «повышение привилегий» и выявлены в разных драйверах — ReadyBootDxe, SystemLoadDefaultDxe и SystemBootManagerDxe. Эксплойт возможен при наличии локального доступа и позволяет выполнить произвольный код.

Все три бага обнаружил Мартин Смолар (Martin Smolár) из ESET; в Твиттере он уточнил, что выполнить сторонний код можно на ранних этапах загрузки ОС. Автор атаки также сможет угнать поток исполнения и отключить некоторые защитные функции.

Причиной появления уязвимостей является неадекватная проверка параметра DataSize, передаваемого при вызове функции GetVariable runtime-службы UEFI. Переполнение буфера можно спровоцировать с помощью специально созданной переменной NVRAM.

Список затронутых продуктов Lenovo внушителен (см. бюллетень) — более 70 моделей ноутбуков, в том числе представители семейств ThinkBook, IdeaPads, Legion, Flex и Yoga. Пользователям настоятельно рекомендуется обновить прошивки.

В этом году Lenovo латает UEFI уже второй раз. В апреле вендор устранил уязвимости CVE-2021-3970, CVE-2021-3971 и CVE-2021-3972 — три возможности повышения привилегий, тоже найденных Смоларом.

43% использующих ИИ компаний ищут с его помощью уязвимости

Автоматизация рутины по-прежнему остаётся самым популярным сценарием использования ИИ в информационной безопасности. Но рынок постепенно идёт дальше. Как показал опрос «АМ Медиа», проведённый среди зрителей и участников эфира «Практика применения машинного обучения и ИИ в ИБ», почти половина компаний, уже использующих ИИ, применяют его для поиска уязвимостей и анализа защищённости.

Эфир стал продолжением предыдущей дискуссии о роли ИИ в кибербезопасности.

Если раньше речь шла в основном о теории и ожиданиях, то теперь эксперты обсуждали реальные кейсы: как выстроить пайплайн ИИ в ИБ, какие задачи он уже закрывает и какие решения действительно работают у заказчиков.

Судя по результатам опроса, 64% компаний используют ИИ для автоматизации повседневных задач. Но на этом применение не ограничивается. 43% респондентов задействуют его для поиска уязвимостей и усиления защиты. 32% — для классификации и описания инцидентов, что особенно актуально при текущем объёме событий.

Около четверти применяют ИИ для первичного триажа в SOC и автоматизированного реагирования по сценариям. А 14% доверяют ему даже поведенческий анализ в антифроде.

CEO SolidSoft Денис Гамаюнов считает такие цифры закономерными: по его словам, поиск уязвимостей — «вполне нативная задача» для больших языковых моделей. Однако он напомнил о рисках: компании должны чётко понимать, где проходит граница между использованием инструмента и возможной утечкой конфиденциальных данных внешнему провайдеру.

Заместитель генерального директора по инновациям «СёрчИнформ» Алексей Парфентьев также отметил, что результаты выглядят реалистично. По его мнению, к вероятностным алгоритмам в блокирующих средствах защиты пока относятся с осторожностью, а большинство кейсов использования ИИ в ИБ всё же связано с управленческими и вспомогательными задачами.

Более оптимистичную позицию озвучил руководитель группы развития платформы SOC Yandex Cloud Дмитрий Руссак. По его словам, команда с самого начала активно тестировала LLM, а отдельные идеи удалось масштабировать на всю инфраструктуру. В итоге ИИ используется не только для автоматизации, но и для разбора алертов, управления доступами и поиска уязвимостей.

В целом эксперты сошлись во мнении: современные модели всё ещё страдают от нехватки контекста и специализированных знаний. Поэтому внедрять ИИ нужно аккуратно — с пониманием, какие данные он получает, какие доступы имеет и где требуется обязательный человеческий контроль.

Тем не менее тренд очевиден: ИИ в ИБ перестаёт быть экспериментом и всё чаще становится рабочим инструментом — не только для автоматизации, но и для реального усиления защиты.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru