На GitHub выложили эксплойт для критической уязвимости в Realtek SDK

На GitHub выложили эксплойт для критической уязвимости в Realtek SDK

На GitHub выложили эксплойт для критической уязвимости в Realtek SDK

В Сети появился код эксплойта для критической уязвимости, затрагивающей сетевые устройства с однокристальной системой (System-on-a-Chip, SoC) Realtek RTL819x. По подсчётам экспертов, общее число уязвимых устройств исчисляется миллионами.

Проблема отслеживается под идентификатором CVE-2022-27255 и позволяет удалённому злоумышленнику взломать затронутые устройства — от маршрутизаторов и точек доступа до усилителей сигнала.

Исследователи из компании Faraday Security обнаружили брешь в Realtek SDK для операционной системы eCos с открытым исходным кодом. Свои выводы специалисты представили на конференции DEFCON.

На мероприятии исследователи покрыли всю цепочку возможной атаки: от выбора цели и анализа её прошивки, до эксплуатации уязвимости и автоматизации детектирования бага в других образах прошивки.

По своей сути CVE-2022-27255 представляет собой классическую проблему переполнения буфера на уровне стека. Специалисты дали ей 9,8 балла из 10 по шкале CVSS (статус критической). С помощью этой уязвимости удалённый атакующий может использовать специально созданные SIP-пакеты с вредоносными SDP-данными внутри для выполнения кода без аутентификации.

Разработчики Realtek устранили (PDF) баг в марте, отметив, что он затрагивает серии rtl819x-eCos-v0.x и rtl819x-eCos-v1.x. Согласно описанию, использовать дыру в атаке можно через WAN-интерфейс.

Специалисты Faraday Security создали демонстрационный эксплойт (proof-of-concept, PoC), выложив его на GitHub, а также записали видеоролик, в котором демонстрируется атака с использованием PoC:

Каждая пятая утечка уже связана с теневым использованием ИИ

Сотрудники всё чаще отправляют рабочие данные в нейросети быстрее, чем службы ИБ успевают понять, что вообще происходит. По данным «Информзащиты», в июле 2026 года уже 20% организаций, столкнувшихся с утечками, хотя бы частично связали инциденты с несанкционированным использованием ИИ. Годом ранее таких случаев было около 12%.

И это не безобидное попросил чат-бота поправить письмо. В публичные ИИ-сервисы загружают договоры, исходный код, внутреннюю переписку, клиентские обращения и техническую документацию.

На веб-интерфейсы нейросетей приходится около 42% подобных инцидентов. Ещё 24% утечек связаны с браузерными расширениями и ИИ-помощниками.

Они получают доступ к вкладкам, истории сессий и cookie, а потом тихо делают то, на что им когда-то нажали «Разрешить». Самостоятельно подключённые API и библиотеки дают ещё 19%, инструменты для программирования — 15%.

Проблема в том, что классические средства защиты часто не видят ничего подозрительного. Домен легитимный, TLS работает, вредоносной сигнатуры нет. Только конфиденциальный документ уже уехал во внешний сервис.

Почти у трети компаний, использующих ИИ, находят хотя бы один API-ключ или секрет в небезопасном месте: конфигурациях, тестовых скриптах, рабочих станциях и Git-репозиториях. Получив такой ключ, атакующий может не только потратить чужой бюджет, но и добраться до подключённых баз данных и RAG-хранилищ.

Дороже всего здесь обходится позднее обнаружение. Инциденты с теневым ИИ в среднем увеличивают ущерб примерно на $670 тыс.

Эксперты советуют начинать не с тотальных запретов, а с инвентаризации сервисов, поиска ключей, контроля расширений и классификации данных. Потому что запретить ChatGPT приказом легко. Гораздо сложнее заметить, что сотрудник уже загрузил туда половину проекта.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru