Процессы NIST NVD ускорились, но анализа все еще ждут 17 тыс. уязвимостей

Процессы NIST NVD ускорились, но анализа все еще ждут 17 тыс. уязвимостей

Процессы NIST NVD ускорились, но анализа все еще ждут 17 тыс. уязвимостей

В этом году обработка отчетов об уязвимостях и публикация записей в базе NVD сильно замедлились. Привлечение сторонних специалистов помогло NIST сократить бэклог, однако не в той мере, как думалось; в настоящее время анализа ждут более 17 тыс. CVE.

В VulnCheck просмотрели статусы новых уязвимостей в базе NVD за период с 12 февраля по 21 сентября и обнаружили, что до третьей декады мая 93,4% поданных отчетов оставались необработанными.

Куратор репозитория (NIST) объяснил торможение процессов ростом объемов софта и числа выявляемых уязвимостей. Чтобы повысить темпы, пришлось ограничить охват наиболее опасными угрозами, выделить дополнительные кадры и запросить помощь со стороны.

Благодаря этим мерам с июня ситуация улучшилась, и появилась надежда на возврат к прежним темпам к концу финансового год (в США — 30 сентября). Судя по результатам исследования VulnCheck, эти ожидания не оправдались.

По состоянию на 21 сентября бэклог NVD составлял 18 358 CVE. К вечеру 3 октября (17:40 Мск) показатель снизился до 17 725.

 

Печально, что среди очередников встречаются уязвимости, используемые в атаках. Многие из них содержатся в продуктах Adobe, Apache, Cisco, Microsoft, VMware и других популярных вендоров.

 

Публикацию CVE тормозит в основном процесс обогащения данных: получив отчет, аналитики начинают собирать информацию из открытых источников (описания, PoC-эксплойты, патчи и т. д.), чтобы определить тип уязвимости, степень опасности угрозы, затронутые продукты, а также возможные вопросы пользователей по всем этим позициям.

В комментарии для The Register представитель Qualys, отметив высокую популярность NVD, указал на аналог, способный на время заменить более авторитетный источник. Те, кто остро нуждается в данных для приоритизации рисков, пока могут воспользоваться услугами Vulnrichment, проекта CISA (Агентства кибербезопасности США) по обогащению CVE.

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

В ChatGPT нашли семь уязвимостей, сливающих данные пользователей

Исследователи из компании Tenable сообщили о серии уязвимостей, затрагивающих модели GPT-4o и GPT-5, которые лежат в основе ChatGPT. Эти дыры позволяют злоумышленникам похищать личные данные пользователей из памяти и истории переписки бота — без ведома самих пользователей.

Всего специалисты выявили семь векторов атак, часть из которых OpenAI уже устранила. Главная проблема — так называемые «непрямые инъекции промпта» (indirect prompt injection).

С их помощью можно обмануть искусственный интеллект и заставить его выполнять вредоносные инструкции, даже если пользователь ничего не подозревает.

Среди найденных методов — внедрение команд через вредоносные сайты, запросы к ChatGPT с поддельными ссылками или командами, маскированными под разрешённые домены (например, через bing.com), а также скрытие вредоносных инструкций в коде веб-страниц. В одном из сценариев атаки злоумышленник мог «отравить» память ChatGPT, добавив туда свои команды через сайт, который пользователь попросил бота кратко пересказать.

Подобные инъекции не требуют от пользователя кликов или загрузки файлов — достаточно обычного запроса вроде «расскажи, что написано на этом сайте». Если страница уже проиндексирована поисковиком, ИИ мог выполнить вредоносный код автоматически.

 

Tenable отмечает, что такие атаки — проблема не только OpenAI. За последние месяцы исследователи обнаруживали похожие уязвимости в Claude, Copilot, и других ИИ-инструментах. Некоторые позволяли похищать данные, обходить фильтры безопасности или подменять ответы модели.

По словам экспертов, полностью устранить угрозу инъекций промпта в ближайшее время вряд ли удастся. Они рекомендуют разработчикам ИИ-сервисов тщательнее проверять механизмы безопасности и фильтры URL, чтобы свести риски к минимуму.

Не так давно мы рассуждали на тему «можно ли доверять GenAI». Рассматривали галлюцинации и контроль достоверности ИИ.

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