Уязвимость в Ultimate Member угрожает тысячам WordPress-сайтов

Уязвимость в Ultimate Member угрожает тысячам WordPress-сайтов

Уязвимость в Ultimate Member угрожает тысячам WordPress-сайтов

Опасная уязвимость в WordPress-плагине Ultimate Member (более 200 тыс. активных установок) может использоваться для внедрения вредоносных скриптов. Брешь получила идентификатор CVE-2024-2123 и является по своей сути XSS.

О проблеме предупредили исследователи из команды Wordfence, отметив, что злонамеренные скрипты внедряются таким образом, чтобы запускаться при каждой загрузке веб-страницы.

Корень уязвимости кроется в некорректной обработке вводимых данных, а также в недостаточном экранировании вывода. Небезопасная имплементация функциональности списка каталога пользователей позволяет не прошедшим аутентификацию злоумышленникам проводить инъекцию скриптов.

Поскольку выводимое имя пользователя отображается в шаблонах файлов без экранирования, атакующих может при регистрации указать в поле для имени вредоносный сценарий.

Как правило, уязвимости такого класса используются для создания аккаунтов с правами администратора, перенаправления пользователей на фишинговые ресурсы и внедрения бэкдоров.

Проблема затрагивает Ultimate Member 2.8.3 и более ранние версии плагина. Пользователям рекомендуют установить релиз под номером 2.8.4.

Вчера мы писали про дыру в другом плагине — Popup Builder, которая помогла злоумышленникам заразить тысячи сайтов.

Подпишитесь на новости

Заблокировать 95% VPN с помощью ИИ собирались власти в России

Искусственному интеллекту подыскали ещё одну работу — вычислять VPN, которые не поймали обычными средствами. При подготовке национального плана внедрения ИИ до 2030 года обсуждалось применение нейросетей для повышения эффективности блокировок до 95%.

Как выяснил «Коммерсантъ», в проекте предлагалось анализировать с помощью ИИ признаки 70% блокируемых VPN-сервисов.

Однако Минцифры заявило, что в актуальной версии документа этой меры нет. По словам источника издания, сейчас трафик уже проверяют интеллектуальные алгоритмы, но к ИИ они не относятся.

Нейросеть могла бы искать VPN по косвенным признакам соединений. Проблема в том, что похожим образом могут выглядеть корпоративные подключения, облачные сервисы и голосовая связь.

Одна ошибка фильтра, и вместо обходного сервиса отваливается рабочий инструмент. Эксперты предупреждают: на больших объёмах трафика даже небольшая доля ошибок способна затронуть множество легитимных соединений.

Поэтому один из предложенных подходов — поручить модели поиск подозрительных узлов, а блокировать их после отдельной проверки.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru