UserGate обновила систему обнаружения вторжений новыми сигнатурами

UserGate обновила систему обнаружения вторжений новыми сигнатурами

UserGate обновила систему обнаружения вторжений новыми сигнатурами

UserGate добавила четыре новые сигнатуры в систему обнаружения вторжений. Они позволят эффективно обнаруживать и предотвращать попытки эксплуатации, обеспечивая повышенную безопасность пользователей.

Одна из новых сигнатур — для CVE-2022-47939, уязвимости удаленного выполнения кода на сервере SMB (Linux) при использовании модуля ядра ksmd. Брешь позволяет неавторизованному пользователю выполнить произвольный код в системе с правами root с помощью специально сформированных пакетов.

Другая сигнатура — для CVE-2023-27997. Это тоже RCE-уязвимость, но затрагивающая Fortinet VPN SSL. Дыра даёт возможность атакующему выполнить произвольный код в целевой системе с правами root, используя специально сформированный POST-запрос.

Третья новая сигнатура, для CVE-2023-20887, связана с багом инъекции команд (Command Injection) в продукте VMware vRealize Network Insight. Также приводит к RCE.

Наконец, четвертая добавленная сигнатура (CVE-2023-34362) относится к SQL-инъекции в продукте MOVEit Transfer. Злоумышленник может использовать эту уязвимость для чтения любых файлов и загрузки веб-шелла на сервер.

Подробности о каждой из новых сигнатур и рекомендации по предотвращению нежелательных событий можно найти на странице Центра мониторинга и реагирования.

«UserGate продолжает работать над улучшением своих систем и сервисов, чтобы обеспечить надежную защиту своих клиентов от современных киберугроз».

Более трех четвертей россиян не отличают нейросетевой контент от реального

Согласно исследованию агентств Spektr и СКОТЧ, 77% участников не смогли отличить изображения, созданные нейросетями, от реальных фотографий. В опросе приняли участие около 1000 человек. Респондентам в случайном порядке показывали пять изображений, из которых четыре были сгенерированы ИИ, а одно — подлинное.

Результаты исследования приводит РБК. Корректно определить сгенерированные изображения смогли лишь 23% опрошенных.

При этом в более молодых возрастных группах показатели оказались выше. Среди респондентов до 30 лет правильный ответ дали 30%, в группе 31–44 года — 25%.

В числе признаков «настоящего» фото участники называли убедительные детали, реалистичные свет и тени, а также естественную улыбку человека в кадре. Например, изображение с улыбающимся мужчиной чаще других считали реальным участники в возрасте 45–60 лет — 28% из них выбрали именно этот вариант.

Примечательно, что доля тех, кто ошибается при определении ИИ-контента, растёт. Согласно результатам исследования MWS, опубликованным летом 2025 года, правильно распознать сгенерированные изображения смогли более трети респондентов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru