В системе ИТ-мониторинга Nagios XI устранили уязвимости внедрения кода

В системе ИТ-мониторинга Nagios XI устранили уязвимости внедрения кода

В системе ИТ-мониторинга Nagios XI устранили уязвимости внедрения кода

Разработчики системы мониторинга ИТ-инфраструктуры Nagios XI поблагодарили старшего специалиста Positive Technologies Алексея Соловьева за обнаружение нескольких опасных уязвимостей.

Это программное обеспечение используется в дата-центрах, телекоммуникационных компаниях, у хостинг-провайдеров и в других крупных компаниях для оперативного мониторинга, сбора данных и управлениями сбоями сетевой инфраструктуры. Производитель был уведомлен об ошибках в рамках политики ответственного разглашения и выпустил обновления безопасности.

В феврале 2024 года число доступных в интернете систем, на которых работает Nagios XI, оценивалось специалистами экспертного центра безопасности Positive Technologies более чем в 900 инсталляций. Треть из них находится в США (33,4%), в Китае — 8,4%, в Индии — 5%.

«Злоумышленник мог использовать уязвимости межсайтового скриптинга (для атаки администратора системы) и внедрения шелл-кода (для выполнения произвольного кода на сервере, на котором установлена Nagios XI). После этого атакующий потенциально мог бы отключать Nagios XI и другие системы и службы, использовать предоставленные мощности сервера. К примеру, выполнять майнинг криптовалюты или сделать сервер участником ботнета, похищать приватные данные, взламывать сетевую инфраструктуру и осуществлять другие вредоносные действия», — отмечает Алексей Соловьев, старший специалист группы анализа защищенности веб-приложений, Positive Technologies.

Экспертом Positive Technologies были обнаружены уязвимости межсайтового скриптинга (BDU:2023-07898, BDU:2023-07893 и BDU:2023-07900, BDU:2023-07894, BDU:2023-07899 и BDU:2023-07901), внедрения SQL-кода (BDU:2023-07895) и внедрения шелл-кода (BDU:2023-07896) — обе с оценкой 9,1 балла по CVSS 3.0.

Для исправления этих уязвимостей необходимо установить Nagios XI версии 2024R1.0.1 или более новой версии.

Подпишитесь на новости

Роскомнадзор встроил машинное обучение в систему фильтрации трафика

Роскомнадзор внедрил механизм фильтрации интернет-трафика на основе машинного обучения и потратил на него 2,27 млрд рублей. Это следует из паспорта ведомственной программы цифровой трансформации на 2026-2028 годы. В документе указано, что РКН использует отечественную модель, развернутую на собственной инфраструктуре.

Ее название не раскрывается, большая языковая модель в системе не применяется.

С паспортом программы ознакомился Forbes. Механизм встроен в автоматизированную систему обеспечения безопасности российского сегмента интернета (АСБИ).

Через нее Роскомнадзор управляет ТСПУ, оборудованием для фильтрации трафика на сетях операторов связи. На установку новых и модернизацию действующих ТСПУ в 2026 году заложено 3,99 млрд рублей основного финансирования и еще 6,2 млрд рублей дополнительного.

О планах использовать ИИ для фильтрации стало известно в январе. В мае ведомство собиралось взять для этого модель Astra AI от «Группы Астра».

VPN в описании механизма прямо не упоминается. Дмитрий Кутейников из RKS Global считает, что модель может оценивать вероятность использования VPN по внешним признакам, например по размеру и ритму пакетов или длительности сессии, без чтения содержимого. По его словам, под ошибочную блокировку могут попасть корпоративные VPN и облачные сервисы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru