PoC-коды для атак на сайты через уязвимости публикуются раз в три дня

PoC-коды для атак на сайты через уязвимости публикуются раз в три дня

PoC-коды для атак на сайты через уязвимости публикуются раз в три дня

Согласно результатам исследования, каждый месяц в веб-приложениях суммарно объявляется около 1000 новых уязвимостей. Четверть из них получают оценку «высокой опасности» или «критическая» (по CVSS).

Как подсчитали специалисты BI.ZONE, в 4% случаев концепция эксплойта становится достоянием общественности, такие PoC выкладывают в паблик 2-3 раза в неделю. Статистика была получена на основе анализа данных о веб-уязвимостях, выявленных этой осенью.

Около половины находок составили XSS и SQLi (26 и 22% соответственно). Вместе с тем авторы атак отдают предпочтение RCE — на такие попытки эксплойта пришлось 60% вредоносного трафика, зафиксированного осенью экспертами.

Опасные уязвимости чаще всего объявляются в приложениях, написанных на PHP (73%). Вторую и третью строчки в этом списке заняли JavaScript (13%) и Java (12%).

«Не все компании готовы оперативно обновлять софт до последней версии: в ряде случаев это может привести к сбоям в работе приложения, — отметил Дмитрий Царев, возглавляющий направление облачных решений кибербезопасности BI.ZONE. — В такой ситуации можно использовать решения класса WAF, чтобы блокировать вредоносные запросы. Это позволяет оперативно защитить приложение, пока компания тестирует обновление».

Подпишитесь на новости

В НГУ создали платформу для проверки качества данных, на которых обучают ИИ

В Новосибирском государственном университете разработали «Каппу» — платформу для управления данными, на которых обучают ИИ. Она должна помочь разобраться, кто подготовил датасет, что в нём меняли и откуда взялась ошибка. Потому что кормить модель мусором, а потом удивляться её ответам — довольно странно.

О разработке и возможности подключения других вузов сообщил сам НГУ. Университетам предлагают бесплатную облачную версию на серверах НГУ либо платную установку в собственной инфраструктуре.

«Каппа» поддерживает разметку и проверку данных, фиксирует версии наборов и авторство изменений. Исправление ошибки сохраняется в новой версии, чтобы при следующем обучении не наступать на те же грабли.

Платформа также позволяет проверять разные модели на подготовленных датасетах. При обучении фиксируются версия данных и параметры, после — результаты тестирования на эталонных наборах. Во время эксплуатации телеметрия помогает отслеживать ошибки и замечать отклонения.

Локальная установка рассчитана в том числе на случаи, когда конфиденциальные данные нельзя выносить за пределы организации.

В репозитории разработчиков среди задач проекта указаны контроль обучения, отслеживание авторства разметки и соблюдения стандартов. Здесь ставка на прослеживаемость: прежде чем требовать от ИИ безупречных ответов, полезно выяснить, чему именно его учили.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru