Новые уязвимости BGP затрагивают популярный софт для маршрутизации

Новые уязвимости BGP затрагивают популярный софт для маршрутизации

Новые уязвимости BGP затрагивают популярный софт для маршрутизации

Исследователи в области кибербезопасности выявили уязвимости в софтовой имплементации протокола динамической маршрутизации BGP (Border Gateway Protocol). Эти бреши можно использовать в DoS-атаках.

В общей сложности эксперты насчитали три проблемы в версии FRRouting под номером 8.4. Это довольно популярный протокол с открытым исходным кодом для Linux- и Unix-платформ, его используют крупные вендоры: NVIDIA Cumulus, DENT и SONiC.

В ходе анализа исследователи из Forescout Vedere Labs изучили семь различных имплементаций BGP: FRRouting, BIRD, OpenBGPd, Mikrotik RouterOS, Juniper JunOS, Cisco IOS и Arista EOS. Список обнаруженных брешей выглядит так:

  • CVE-2022-40302 (6,5 балла по CVSS) — возможность чтения за пределами границ при обработке специально сформированного сообщения BGP OPEN с опцией Extended Optional Parameters Length.
  • CVE-2022-40318 (6,5 балла по CVSS) — аналогичная CVE-2022-40302 уязвимость.
  • CVE-2022-43681 (6,5 балла по CVSS) — чтение за пределами границ при обработке специально сформированного сообщения BGP OPEN, которое резко обрывается октетом длины опции.

«Выявленные бреши можно использовать для вызова сбоя в работе (DoS) BGP-пиров и сброса всех сессий», — пишут специалисты в отчёте.

 

Условный злоумышленник может провести спуфинг IP-адрес BGP-пира или задействовать эксплойт для других дыр и ошибок конфигурации софта, после чего отправить специально сформированное сообщение BGP OPEN.

Эксперты Forescout также выложили написанный на Python инструмент BGP Fuzzer, позволяющий организациям проверить, защищённость своих установок.

ИИ экономит 11 часов в неделю, но 6 из них уходят на присмотр за ботом

Искусственный интеллект попал в неудобную статистику. Новое исследование Work AI Institute показало, что сотрудники действительно экономят время благодаря ИИ — в среднем около 11 часов в неделю. Но есть нюанс: более шести часов из этой экономии приходится тратить на проверку, исправление и контроль работы самого ИИ.

Исследование охватило 6000 офисных сотрудников из США, Великобритании и Австралии.

Опрос показал, что 75% работников заметили рост личной продуктивности после внедрения ИИ-инструментов. Однако только 13% компаний сообщили о заметном росте бизнеса благодаря этим технологиям.

 

Получается любопытный парадокс. Формально сотрудники работают быстрее, но бизнес почему-то не получает сопоставимой выгоды.

По словам профессора Калифорнийского университета Пола Леонарди, многие недооценивают объём скрытой работы, которая появляется вместе с ИИ. Нужно собирать данные, подготавливать контекст, перепроверять ответы чат-ботов, искать ошибки и дорабатывать результаты вручную.

Фактически современные сотрудники всё чаще выступают не исполнителями, а менеджерами собственных цифровых помощников.

Согласно исследованию, 37% времени взаимодействия с ИИ уходит непосредственно на работу с ботами, а ещё 36% — на применение полученных результатов в реальных задачах. Более того, 41% опрошенных признались, что не могут объяснить, каким образом ИИ пришёл к своим выводам.

Авторы приводят показательный пример. Молодой разработчик перед уходом домой интегрировал в проект тысячи строк кода, сгенерированного ИИ. После этого система перестала работать, а разбираться в причинах пришлось старшему инженеру. Сам автор изменений не смог объяснить, что именно сделал искусственный интеллект.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru