Критический баг Realtek SDK используется в атаках на миллионы устройств

Критический баг Realtek SDK используется в атаках на миллионы устройств

Критический баг Realtek SDK используется в атаках на миллионы устройств

Киберпреступники эксплуатируют опасную уязвимость в Realtek Jungle SDK, позволяющую выполнить вредоносный код удалённо. Всего специалисты насчитали 134 миллиона атак, в ходе которых злоумышленники пытались заразить умные устройства.

Речь идёт об уязвимости под идентификатором CVE-2021-35394, получившей 9,8 балла по шкале CVSS (что даёт ей статус критической). Между августом и октябрём 2022 года исследователи из Palo Alto Networks фиксировали скачок активности атакующих, эксплуатирующих CVE-2021-35394.

Например, в сентябре появился новый ботнет RedGoBot, задача которого — атаковать IoT-устройства через описанную брешь. Команда Unit 42 отметила несколько пейлоадов, фигурирующих в кибератаках:

  • скрипт, выполняющий шелл-команду на целевом сервере для загрузки вредоноса;
  • внедряемая команда, записывающая бинарник пейлоада в файл и запускающая его;
  • команда, перезапускающая сервер.

RedGoBot также использует CVE-2021-35394 для запуска DDoS. Почти половина атак, выявленных Unit 42, шла из США, однако эксперты признают, что их могли ввести в заблуждение VPN и прокси.

 

Брешь затрагивает Realtek Jungle SDK версий с 2.x по 3.4.14B. Патчи доступны (PDF) с августа 2021 года, поэтому для защиты от атак нужно просто установить обновления (если они доступны для вашего устройства).

Подпишитесь на новости

PT Application Firewall получил защиту от атак на LLM

Корпоративному ИИ-ассистенту доверили документы, клиентские данные и доступ к системам. Теперь осталось проследить, чтобы командовать им не начал первый встречный. Positive Technologies разработала LLM Firewall — модуль защиты ИИ-сервисов в составе PT Application Firewall.

По словам компании, он проверяет запросы к языковым моделям и их ответы: ищет попытки обойти ограничения, вытащить системные инструкции, раскрыть конфиденциальную информацию или использовать возможности агента в интересах атакующего.

Одна из целей — противодействие инъекциям в промпт. Вредоносную инструкцию можно отправить боту напрямую или спрятать в документе, который тот обрабатывает. Внешне это обычный текст, а по замыслу — попытка назначить нейросети нового начальника.

Подозрительные обращения модуль позволяет блокировать либо фиксировать для последующего разбора. Отдельно заявлено обнаружение персональных данных, паролей, ключей доступа, а также токсичного и запрещённого контента.

Проверка работает в обе стороны: контролируется и то, что отправляют модели, и то, что она выдаёт пользователю. Секреты могут утечь не только из-за хитрого атакующего, но и благодаря очень старательному сотруднику.

LLM Firewall уже интегрирован в PT AF Cloud. Он подключается к обмену между приложением и моделью через API, совместимый с OpenAI Chat Completions и Responses. Отдельная консоль управления не требуется. В PT AF PRO для развёртывания внутри инфраструктуры заказчика модуль обещают добавить позднее.

Для разных ИИ-сервисов можно задавать свои политики, выбирать мониторинг или блокировку, отдельно настраивать проверку запросов и ответов. События поступают в PT AF для анализа и расследования.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru