0-day в Cisco IOS SNMP: под угрозой тысячи устройств в рунете

0-day в Cisco IOS SNMP: под угрозой тысячи устройств в рунете

0-day в Cisco IOS SNMP: под угрозой тысячи устройств в рунете

Исследователи из CyberOK обнаружили в рунете более 30 тыс. устройств, отвечающих по SNMP v1/v2c. Около 1,7 тыс. из них, судя по всему, содержат CVE-2025-20352 — уязвимость нулевого дня, недавно пропатченную в Cisco IOS/IOS XE.

В помощь владельцам сетевых устройств вендора российские эксперты опубликовали признаки попыток эксплойта, скрипт для быстрой проверки на уязвимость, а также рекомендации по защите.

Проблема CVE-2025-20352 в ОС Cisco (7,7 балла CVSS) возникла из-за возможности переполнения стека в подсистеме SNMP. Эксплойт требует аутентификации и осуществляется через подачу специально сформированного SNMP-пакета.

В случае успеха атакующий сможет спровоцировать отказ в обслуживании (DoS, при скромном объеме прав доступа) либо удаленно выполнить произвольный код (на IOS XE с высокими привилегиями).

Злоумышленники нашли и начали использовать новую лазейку в атаках еще до выхода патча. Пользователям настоятельно рекомендуется обновить IOS/IOS XE до исправленных сборок.

Полезные советы от CyberOK:

  1. Ограничить SNMP по ACL/CoPP (только менеджмент-хосты).
  2. По возможности отключить v1/v2c, перейти на SNMPv3 (в бюллетене Cisco сказано, что уязвимы все версии SNMP).
  3. Мониторить sysDescr/sysUpTime и аномалии по UDP/161.

Поиск по Shodan выявил в глобальном интернете более 2 млн потенциально уязвимых устройств.

Google научила смартфоны измерять пульс без часов и фитнес-браслетов

Google, видимо, решила, что фитнес-браслетам и умные часам пора на пенсию. Компания представила технологию, которая позволяет измерять пульс и частоту сердечных сокращений в состоянии покоя с помощью обычной фронтальной камеры смартфона.

Никаких датчиков на запястье, никаких ремешков и дополнительных устройств. Всё, что нужно, — собственное лицо.

Система получила название Passive Heart Rate Monitoring (PHRM). Работает она  любопытно: после разблокировки смартфона по лицу фронтальная камера записывает короткое восьмисекундное видео, а встроенная ИИ-модель анализирует едва заметные изменения цвета кожи, возникающие из-за кровотока.

Человеческий глаз таких изменений не видит, а вот алгоритмы машинного обучения — вполне.

 

По данным Google, точность системы оказалась неожиданно высокой. При оценке пульса в состоянии покоя результаты отличались от показателей фитнес-браслета Fitbit Charge 6 менее чем на пять ударов в минуту.

Для обучения и тестирования модели компания использовала более 350 тысяч видеозаписей почти 700 участников с разными оттенками кожи. Более того, исследователи проверяли технологию не только в лаборатории, но и в реальной жизни. Добровольцы больше недели ходили со своими смартфонами, одновременно используя Fitbit и медицинское оборудование для контроля сердечного ритма.

Результаты оказались убедительными, чтобы Google всерьёз заговорила о будущем такого подхода. Впрочем, до идеала ещё далеко. Исследователи признают, что системе пока сложнее стабильно получать данные у людей с тёмными оттенками кожи. Также на точность могут влиять разговоры, движения головы и другие обычные действия.

Есть и вопрос приватности. Всё-таки технология предполагает регулярный анализ изображения лица пользователя. В Google уверяют, что обработка может выполняться непосредственно на устройстве без передачи данных в облако.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru