Дыра в OpenSSH позволяет удалённо внедрить команды в Linux-системах

Дыра в OpenSSH позволяет удалённо внедрить команды в Linux-системах

Дыра в OpenSSH позволяет удалённо внедрить команды в Linux-системах

Эксперты опубликовали подробности уязвимости в OpenSSH, которую можно использовать для удалённого запуска произвольных команд на скомпрометированных хостах. К счастью, в настоящее время уже готов патч.

Брешь на прошлой неделе проанализировали исследователи из компании Qualys. В отчёте специалисты пишут следующее:

«Уязвимость позволяет удалённому атакующему выполнить команды на целевом OpenSSH ssh-агенте».

Проблеме присвоили идентификатор CVE-2023-38408, а вот балл по шкале CVSS она ещё не получила. Дыра затрагивает все версии OpenSSH до 9.3p2.

Тем не менее есть ряд условий, необходимых для успешной эксплуатации CVE-2023-38408. Например, в системе жертвы должны присутствовать определённые библиотеки, а агент аутентификации SSH должен пересылаться на находящуюся под контролем злоумышленника систему.

«Изучая исходный код ssh-агента, мы обратили внимание на интересный момент: условный атакующий с доступом к удалённому серверу, которому отправляется ssh-агент Alice, может загрузить (dlopen()) и немедленно выгрузить (dlclose()) любую расшаренную библиотеку в /usr/lib*», — объясняет команда Qualys.

Специалистам удалось подготовить демонстрационный эксплойт (proof-of-concept, PoC), который работает против установок Ubuntu Desktop 22.04 и 21.10 по умолчанию.

Всем пользователям рекомендуют установить обновления, содержащие патч для CVE-2023-38408.

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru