Брешь в Linux-версии Atlas VPN раскрывает ваш реальный IP-адрес

Брешь в Linux-версии Atlas VPN раскрывает ваш реальный IP-адрес

Брешь в Linux-версии Atlas VPN раскрывает ваш реальный IP-адрес

Уязвимость нулевого дня в Atlas VPN, затрагивающая Linux-версию, раскрывает настоящий IP-адрес пользователя. Для эксплуатации достаточно заманить жертву на специальный веб-сайт.

Один из исследователей поделился демонстрационным эксплойтом (proof-of-concept, PoC) на площадке Reddit. Специалист отметил, что актуальная на данный момент версия (1.0.3) содержит API, слушающий localhost (127.0.0.1) на порте 8076.

Этот API предоставляет интерфейс командной строки (CLI) для выполнения ряда команд, таких как разрыв VPN-сессии через ссылку http://127.0.0.1:8076/connection/stop.

Однако API при этом вообще не задействует аутентификацию, поэтому любой может отправить CLI команды (включая посещаемый сайт).

Участник Reddit под ником «Educational-Map-8145» опубликовал PoC, который как раз использует эту ошибку для раскрытия реального IP-адреса пользователя Linux-версии Atlas VPN.

Эксплойт создаёт скрытую форму, отправляемую автоматически посредством JavaScript. Она соединяется с URL http://127.0.0.1:8076/connection/stop, который, напомним, предназначен для завершения сессии.

Другими словами, условный злоумышленник может оборвать подключение через VPN и раскрыть IP-адрес жертвы. Для логирования этого адреса PoC подключается к api.ipify.org. Видеоролик, демонстрирующий работу эксплойта, выложил Крис Патридж из Amazon:

 

К сожалению, разработчики пока не успели подготовить патч.

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