VMware выпустила патчи для двух 0-day, показанных на Pwn2Own

VMware выпустила патчи для двух 0-day, показанных на Pwn2Own

VMware выпустила патчи для двух 0-day, показанных на Pwn2Own

VMware выпустила важные обновления, устраняющие уязвимости нулевого дня (0-day), которые можно использовать в связке для выполнения вредоносного кода удалённо. Известно, что проблема затрагивает гипервизоры Workstation и Fusion.

Две бреши стали частью одного эксплойта, работу которого исследователи из STAR Labs продемонстрировали на мероприятии Pwn2Own 2023 в Ванкувере.

По традиции у вендора были 90 дней на патчинг показанных на Pwn2Own дыр. Если в этот срок не будут выпущены соответствующие обновления, эксперты Trend Micro Zero Day опубликуют технические детали уязвимостей.

Первый баг — CVE-2023-20869 — представляет собой возможность переполнения буфера и затрагивает функциональность обмена информацией по Bluetooth между устройствами. Эта брешь позволяет условным атакующим удалённо выполнить код от лица процесса виртуальной машины VMX.

Вторая уязвимость — CVE-2023-20870 — открывает возможность для раскрытия информации. В случае её эксплуатации злоумышленник может прочитать конфиденциальные данные, содержащиеся в памяти гипервизора.

VMware также опубликовала обходной путь защиты от эксплуатации багов для тех админов, которые по каким-то причинам не хотят или не могут устанавливать патчи:

«Вы можете выключить поддержку Bluetooth на виртуальной машине».

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru