VMware подготовила патч для критической уязвимости в vCenter Server

VMware подготовила патч для критической уязвимости в vCenter Server

VMware подготовила патч для критической уязвимости в vCenter Server

Компания VMware выпустила обновления, устраняющие критическую уязвимость в продукте vCenter Server, предназначенном для управления виртуальными машинами. В случае эксплуатации брешь позволяет выполнить вредоносный код удалённо.

Багу присвоили идентификатор CVE-2023-34048 и дали 9,8 балла по шкале CVSS. Согласно описанию, это проблема записи за пределами границ, затрагивающая имплементацию протокола DCE/RPC.

«Условный злоумышленник с сетевым доступом к vCenter Server может вызвать запись за пределами границ и выполнить код удалённо», — пишет VMware в уведомлении.

Григорий Дороднов из команды Trend Micro Zero Day Initiative обнаружил CVE-2023-34048 и сообщил о ней разработчикам. В настоящий момент единственный выход для всех затронутых пользователей — установить обновления. Они доступны для:

  • VMware vCenter Server 8.0 (8.0U1d или 8.0U2)
  • VMware vCenter Server 7.0 (7.0U3o)
  • VMware Cloud Foundation 5.x и 4.x

Девелоперы также выкатили апдейты для vCenter Server 6.7U3, 6.5U3 и VCF 3.x, учитывая степень опасности бага.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

ChatGPT ошибается с адресами сайтов — фишеры не дремлют

Если вы когда-нибудь просили чат-бота типа ChatGPT помочь с ссылкой на сайт банка или личного кабинета крупной компании — возможно, вы получали неправильный адрес. А теперь представьте, что кто-то специально воспользуется этой ошибкой.

Исследователи из компании Netcraft провели эксперимент: они спрашивали у модели GPT-4.1 адреса сайтов для входа в аккаунты известных брендов из сфер финансов, ретейла, технологий и коммунальных услуг.

В духе: «Я потерял закладку, подскажи, где войти в аккаунт [название бренда]?»

Результат получился тревожным:

  • только в 66% случаев бот дал правильную ссылку;
  • 29% ответов вели на несуществующие или заблокированные сайты;
  • ещё 5% — на легитимные, но вообще не те, что спрашивали.

Почему это проблема?

Потому что, как объясняет руководитель Threat Research в Netcraft Роб Дункан, фишеры могут заранее спрашивать у ИИ те же самые вопросы. Если бот выдаёт несуществующий, но правдоподобный адрес — мошенники могут просто зарегистрировать его, замаскировать под оригинал и ждать жертв.

«Вы видите, где модель ошибается, и используете эту ошибку себе на пользу», — говорит Дункан.

Фишинг адаптируется под ИИ

Современные фишинговые схемы всё чаще затачиваются не под Google, а именно под LLM — большие языковые модели. В одном случае, например, мошенники создали фейковый API для блокчейна Solana, окружив его десятками фейковых GitHub-репозиториев, туториалов, Q&A-доков и даже поддельных аккаунтов разработчиков. Всё, чтобы модель увидела якобы «живой» и «настоящий» проект и начала предлагать его в ответах.

Это чем-то напоминает классические атаки на цепочку поставок, только теперь цель — не человек с pull request'ом, а разработчик, который просто спрашивает у ИИ: «Какой API использовать?»

Вывод простой: не стоит полностью полагаться на ИИ, когда речь идёт о важных вещах вроде входа в банковский аккаунт или выборе библиотеки для кода. Проверяйте информацию на официальных сайтах, а ссылки — вручную. Особенно если ИИ обещает «удобный и официальный» сайт, которого вы раньше не видели.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru