VMware устранила критические уязвимости в Aria Operations for Networks

VMware устранила критические уязвимости в Aria Operations for Networks

VMware устранила критические уязвимости в Aria Operations for Networks

Две из трех уязвимостей, выявленных в VMware Aria Operations for Networks (ранее vRealize Network Insight, vRNI), позволяли дистанционно выполнить сторонний код в системе. В ветках с 6.2 по 6.10 продукта вышли обновления с патчами.

Инструмент Aria Operations for Networks используется предприятиями для мониторинга, обнаружения и анализа сетей и приложений, помогая выстроить надежную и безопасную сетевую инфраструктуру облачных сервисов.

Две уязвимости, объявившиеся в этом софте, VMware оценила как критические, еще одну — как высокой степени опасности:

  • CVE-2023-20887 (9,8 балла CVSS) — возможность инъекции команд; эксплойт требует сетевого доступа и позволяет удаленно выполнить произвольный код;
  • CVE-2023-20888 (9,1 балла) — небезопасная десериализация, грозящая RCE; эксплойт требует аутентификации и возможен при наличии сетевого доступа на уровне пользователя-участника (группа members);
  • CVE-2023-20889 (8,8 балла) — раскрытие конфиденциальной информации через инъекцию команд; эксплойт осуществляется по сети.

Во избежание неприятностей пользователям версии 6 продукта рекомендуется установить патчи, следуя инструкциям. Альтернативной защиты вендор не предлагает.

В минувшем апреле VMware в срочном порядке залатала инструмент работы с журналами Aria Operations for Logs. Выпуск 8.12 содержал патчи для двух уязвимостей, CVE-2023-20864 и CVE-2023-20865; первая позволяла без аутентификации выполнить вредоносный код на уровне root.

Подпишитесь на новости

Звук самолёта на видео помог найти место съёмки с точностью около 100 м

Если вы убрали геометку, спрятали вывески и уверены, что место съёмки никто не вычислит, самолёт за кадром может испортить конспирацию. Автор YouTube-канала colsto показал, как почти неразличимый авиационный шум позволяет определить местоположение камеры с точностью примерно до 100 метров.

Метод и результаты эксперимента он представил в видео.

В основе лежит эффект Доплера: при приближении самолёта частота звука повышается, при удалении — снижается. Даже если ухо ничего толком не замечает, на спектрограмме остаётся характерная кривая. Её можно сопоставить с открытыми данными ADS-B о положении, скорости и высоте самолётов.


В демонстрации автор использовал два пролёта с интервалом 920 секунд. Расчёты учитывали рельеф и задержку распространения звука: самолёт уже улетел дальше, а его гул только добрался до микрофона. Дополнительной подсказкой стали промежутки без авиационного шума, они помогли отсеять неподходящие места.


В отдельном тесте минутная запись с известным временем позволила поставить реальное место съёмки на первое место среди кандидатов при поиске по континентальной территории США. Код и инструменты автор не публикует.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru