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.

Google научила смартфоны измерять пульс без часов и фитнес-браслетов

Google, видимо, решила, что фитнес-браслетам и умные часам пора на пенсию. Компания представила технологию, которая позволяет измерять пульс и частоту сердечных сокращений в состоянии покоя с помощью обычной фронтальной камеры смартфона.

Никаких датчиков на запястье, никаких ремешков и дополнительных устройств. Всё, что нужно, — собственное лицо.

Система получила название Passive Heart Rate Monitoring (PHRM). Работает она  любопытно: после разблокировки смартфона по лицу фронтальная камера записывает короткое восьмисекундное видео, а встроенная ИИ-модель анализирует едва заметные изменения цвета кожи, возникающие из-за кровотока.

Человеческий глаз таких изменений не видит, а вот алгоритмы машинного обучения — вполне.

 

По данным Google, точность системы оказалась неожиданно высокой. При оценке пульса в состоянии покоя результаты отличались от показателей фитнес-браслета Fitbit Charge 6 менее чем на пять ударов в минуту.

Для обучения и тестирования модели компания использовала более 350 тысяч видеозаписей почти 700 участников с разными оттенками кожи. Более того, исследователи проверяли технологию не только в лаборатории, но и в реальной жизни. Добровольцы больше недели ходили со своими смартфонами, одновременно используя Fitbit и медицинское оборудование для контроля сердечного ритма.

Результаты оказались убедительными, чтобы Google всерьёз заговорила о будущем такого подхода. Впрочем, до идеала ещё далеко. Исследователи признают, что системе пока сложнее стабильно получать данные у людей с тёмными оттенками кожи. Также на точность могут влиять разговоры, движения головы и другие обычные действия.

Есть и вопрос приватности. Всё-таки технология предполагает регулярный анализ изображения лица пользователя. В Google уверяют, что обработка может выполняться непосредственно на устройстве без передачи данных в облако.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru