MITRE выложила список из 25 наиболее опасных софтовых уязвимостей

MITRE выложила список из 25 наиболее опасных софтовых уязвимостей

MITRE выложила список из 25 наиболее опасных софтовых уязвимостей

Организация MITRE опубликовала список из 25 наиболее опасных софтовых уязвимостей и багов, которые за последние два года докучали пользователям и компаниям по всему миру. ИБ-сообщество призывают обратить внимание на эти бреши.

MITRE добавила в список не только классические уязвимости, но и ошибки конфигурации, баги, некорректную имплементацию и т. п. Вот что пишет CISA:

«Все описанные бреши в софте приводят к серьёзным проблемам. Атакующие зачастую могут воспользоваться этими уязвимостями для получения контроля над целевой системой. С их помощью злоумышленными могут также украсть данные и вызвать сбои в работе приложений».

В процессе создания списка MITRE изучила 43 996 уязвимостей, описанных Национальным институтом стандартов и технологий США (NIST), и отталкивалась от степени опасности. Кроме того, учитывался каталог CISA Known Exploited Vulnerabilities (KEV).

«В конечном счёте мы создали формулу, которая использовалась для расчета степени опасности уязвимостей (учитывался и балл CVSS)», — объясняют в MITRE.

В списке действительно присутствуют бреши с высокой степенью риска, поскольку они затрагивают целый спектр программного обеспечения, выпущенного за последние два года. MITRE хочет, чтобы у сообщества было чёткое понимание в отношении тех или иных проблем софта. Список выглядит так:

Место Идентификатор Имя Балл Место в KEV Место ранее
1 CWE-787 Out-of-bounds Write 63.72 70 0
2 CWE-79 Improper Neutralization of Input During Web Page Generation ('Cross-site Scripting') 45.54 4 0
3 CWE-89 Improper Neutralization of Special Elements used in an SQL Command ('SQL Injection') 34.27 6 0
4 CWE-416 Use After Free 16.71 44 +3
5 CWE-78 Improper Neutralization of Special Elements used in an OS Command ('OS Command Injection') 15.65 23 +1
6 CWE-20 Improper Input Validation 15.50 35 -2
7 CWE-125 Out-of-bounds Read 14.60 2 -2
8 CWE-22 Improper Limitation of a Pathname to a Restricted Directory ('Path Traversal') 14.11 16 0
9 CWE-352 Cross-Site Request Forgery (CSRF) 11.73 0 0
10 CWE-434 Unrestricted Upload of File with Dangerous Type 10.41 5 0
11 CWE-862 Missing Authorization 6.90 0 +5
12 CWE-476 NULL Pointer Dereference 6.59 0 -1
13 CWE-287 Improper Authentication 6.39 10 +1
14 CWE-190 Integer Overflow or Wraparound 5.89 4 -1
15 CWE-502 Deserialization of Untrusted Data 5.56 14 -3
16 CWE-77 Improper Neutralization of Special Elements used in a Command ('Command Injection') 4.95 4 +1
17 CWE-119 Improper Restriction of Operations within the Bounds of a Memory Buffer 4.75 7 +2
18 CWE-798 Use of Hard-coded Credentials 4.57 2 -3
19 CWE-918 Server-Side Request Forgery (SSRF) 4.56 16 +2
20 CWE-306 Missing Authentication for Critical Function 3.78 8 -2
21 CWE-362 Concurrent Execution using Shared Resource with Improper Synchronization ('Race Condition') 3.53 8 +1
22 CWE-269 Improper Privilege Management 3.31 5 +7
23 CWE-94 Improper Control of Generation of Code ('Code Injection') 3.30 6 +2
24 CWE-863 Incorrect Authorization 3.16 0 +4
25 CWE-276 Incorrect Default Permissions 3.16 0 -5

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