Бреши в Ethernet VLAN Stacking позволяют провести DoS- и MiTM-атаки

Бреши в Ethernet VLAN Stacking позволяют провести DoS- и MiTM-атаки

Бреши в Ethernet VLAN Stacking позволяют провести DoS- и MiTM-атаки

В Ethernet-функции “Stacked VLAN” нашли четыре уязвимости, позволяющие провести атаку вида «Человек посредине» (man-in-the-middle, MitM) или вызывать DoS с помощью специально созданных сетевых пакетов.

Stacked VLAN или VLAN Stacking — доступная в современных маршрутизаторах и коммутаторах функция, позволяющая организациям собрать множество VLAN-идентификаторов в одно подключение, расшаренное с провайдером. Подробнее о функции написано в документации Cisco.

Координационный центр CERT рассказал о выявленных уязвимостях после того, как дал вендорам время на изучение проблемы и выпуск соответствующих обновлений. Проблемы затрагивают сетевые устройства вроде маршрутизаторов и коммутаторов, а также операционные системы, использующие Layer-2 (L2) для фильтрации трафика и изоляции сети.

Компании Cisco и Juniper Networks уже признали, что ряд их продуктов находится в зоне риска. Тем не менее многие вендоры так и не проанализировали бреши, поэтому масштаб проблемы пока остается неизвестным.

Согласно описанию, баги кроются в протоколах инкапсуляции Ethernet. Не прошедший аутентификацию злоумышленник может использовать комбинацию заголовков VLAN и LLC/SNAP для обхода сетевой фильтрации трафика вроде защиты IPv6 RA, динамической проверки ARP и DHCP-снупинга. Уязвимости получили следующие идентификаторы:

  • CVE-2021-27853 — позволяет обойти сетевую фильтрацию с помощью комбинаций заголовков VLAN 0 и LLC/SNAP.
  • CVE-2021-27854 — также позволяет обойти фильтрацию на уровне Layer 2 с помощью комбинации заголовков VLAN 0, LLC/SNAP.
  • CVE-2021-27861 — проблема некорректной длины заголовков LLC/SNAP, проводящая к обходу защиты IPv6 RA.
  • CVE-2021-27862 — такой же обход защиты IPv6 RA с помощью заголовков LLC/SNAP с некорректной длиной.

Используя любую из этих брешей (независимо от других), условный атакующий может заставить устройство жертвы направить трафик куда угодно.

«Злоумышленник может отправить специально созданные пакеты для DoS-атаки или MitM», — пишут представители CERT.

Juniper Networks подтвердила, что CVE-2021-27853 и CVE-2021-27854 затрагивают отдельные продукты, а также выпустила соответствующие патчи. Cisco опубликовала собственное уведомление, в котором отмечается, что уязвимости CVE-2021-27853 и CVE-2021-27861 также затрагивают ряд продуктов.

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