Автор
KL FC Bot
в Новости и события из мира информационной безопасности
-
Похожий контент
-
Автор KL FC Bot
Неизвестные злоумышленники активно атакуют серверы организаций, на которых установлены SharePoint Server 2016, SharePoint Server 2019 и SharePoint Server Subscription Edition. Благодаря эксплуатации цепочки из двух уязвимостей — CVE-2025-53770 (рейтинг CVSS — 9.8) и CVE-2025-53771 (рейтинг CVSS — 6,3), атакующие получают возможность запустить на сервере вредоносный код. Об опасности ситуации говорит тот факт, что патчи для уязвимостей были выпущены Microsoft поздно вечером в воскресенье. Для защиты инфраструктуры исследователи рекомендуют как можно скорее установить обновления.
Суть атаки через CVE-2025-53770 и CVE-2025-53771
Эксплуатация этой пары уязвимостей позволяет неаутентифицированным атакующим захватить контроль над серверами SharePoint, а следовательно, не только получить доступ ко всей хранящейся на них информации, но и использовать серверы для развития атаки на остальную инфраструктуру.
Исследователи из EYE Security утверждают, что еще до публикации бюллетеней от Microsoft видели две волны атак при помощи этой цепочки уязвимостей, в результате которых были скомпрометированы десятки серверов. Атакующие устанавливают на уязвимые серверы SharePoint веб-шеллы, а также похищают криптографические ключи, которые позднее могут позволить им выдавать себя за легитимные сервисы или пользователей. Благодаря этому они смогут получить доступ к скомпрометированным серверам даже после того, как уязвимость будет закрыта, а зловреды уничтожены.
View the full article
-
Автор Elly
Друзья!
Мы подготовили для вас викторину, в которой необходимо найти значок каждого из нижеуказанных продуктов «Лаборатории Касперского». При прохождении викторины вы сможете оценить весь комплекс разнообразных программных решений нашей любимой организации. Возможно, при прохождении викторины вы откроете для себя ряд ранее неизвестных программ.
Обращаем ваше внимание, что при прохождении викторины нужно найти значки только следующих программ:
Порядок прохождения простой:
1. Открываете вышеприведённое изображение.
2. Запускаете викторину.
3. Ищите на изображении соответствующий значок, о котором задан вопрос в викторине.
4. Выбираете один из секторов, в котором находится значок. Секторы отмечены красными линиями и пронумерованы для вашего удобства. Например, если значок "шляпа" оказался в левом верхнем углу, то ответ будет «сектор 1».
НАГРАЖДЕНИЕ
Без ошибок — 1 000 баллов Одна ошибка — 800 баллов Две ошибки — 500 баллов Баллами можно оплатить лицензии и сувениры в магазине Клуба.
ПРАВИЛА ПРОВЕДЕНИЯ
Викторина проводится до 22:00 10 августа 2025 года (время московское).
Правильные ответы будут опубликованы не позднее 10 дней с момента окончания викторины. Публичное обсуждение вопросов и ответов викторины запрещено. Итоги будут подведены в течение десяти дней с момента публикации правильных ответов. Баллы будут начислены в течение двадцати дней с момента опубликования итогов викторины.
Все вопросы, связанные с корректностью проведения викторины, необходимо отправлять пользователю @Mrak (пользователей @Машуня и @Elly включать в копию адресатов) через систему личных сообщений с подробным описанием ситуации. Ответ будет дан коллегиальным решением организаторов викторины и дальнейшего обсуждения не предполагает.
Вопросы по начислению баллов направлять пользователю @Elly через систему личных сообщений.
Вопросы по викторине принимаются только через личные сообщения в течение срока проведения викторины и не позднее трёх дней после публикации ответов (время московское). Ответы направляются представителем от организаторов викторины через личные сообщения в рамках созданной переписки.
Администрация, официально уведомив, может в любой момент внести изменения в правила викторины, перезапустить или вовсе прекратить её проведение, а также отказать участнику в получении приза, применить иные меры (вплоть до блокировки аккаунта) в случае выявления фактов его недобросовестного участия в ней и/или нарушения правил викторины, передачи ответов на викторину иным участникам. При ответе на вопросы викторины запрещается использовать анонимайзеры и другие технические средства для намеренного сокрытия реального IP-адреса.
Вопросы по начислению баллов, принимаются в течение 30 дней с момента подведения итогов викторины. Викторина является собственностью клуба «Лаборатории Касперского», её использование на сторонних ресурсах без разрешения администрации клуба запрещено.
Участие в викторине означает безоговорочное согласие с настоящими правилами. Для перехода к вопросам викторины нажмите ЗДЕСЬ.
-
Автор KL FC Bot
Исследователь обнаружил уязвимость в PyTorch, фреймворке машинного обучения с открытым исходным кодом. Уязвимость, зарегистрированная под номером CVE-2025-32434, относится к классу Remote Code Execution (RCE) и имеет рейтинг 9,3 по шкале CVSS, то есть категорируется как критическая. Эксплуатация CVE-2025-32434 при определенных условиях позволяет злоумышленнику запускать на компьютере жертвы, скачивающей ИИ-модель произвольный код. Всем, кто использует PyTorch для работы с нейросетями, рекомендуется как можно скорее обновить фреймворк до последней версии.
Суть уязвимости CVE-2025-32434
Фреймворк PyTorch, помимо всего прочего, позволяет сохранять уже обученные модели в файл, который хранит веса связей. И, разумеется, загружать их при помощи функции torch.load(). Обученные модели часто выкладываются в общий доступ через разнообразные публичные репозитории и теоретически в них могут быть вредоносные закладки. Поэтому официальная документация проекта в целях безопасности рекомендует использовать функцию torch.load() с параметром weights_only=True (в таком случае загружаются только примитивные типы данных: словари, тензоры, списки, и так далее).
Уязвимость CVE-2025-32434 заключается в некорректно реализованном механизме десериализации при загрузке модели. Обнаруживший ее исследователь продемонстрировал, что атакующий может создать файл модели таким способом, что параметр weights_only=True приведет к прямо противоположному эффекту — при загрузке будет выполнен произвольный код, способный скомпрометировать среду, в котором запускается модель.
View the full article
-
Автор KL FC Bot
Технологию ключей доступа (КД, passkeys) рекламируют все ИТ-гиганты как эффективную и удобную замену паролям, которая может покончить с фишингом и утечками учетных данных. Суть в следующем — человек входит в систему при помощи криптографического ключа, сохраненного в специальном аппаратном модуле на его устройстве, а разблокирует эти данные при помощи биометрии или ПИН-кода. Мы подробно разобрали текущее положение дел с passkeys для домашних пользователей в двух статьях (терминология и базовые сценарии использования, сложные случаи), но у компаний к ИБ-технологиям совершенно другие требования и подходы. Насколько хороши ключи доступа и FIDO2 WebAuthn в корпоративной среде?
Мотивы перехода на passkeys в компании
Как и любая крупная миграция, переход на ключи доступа требует бизнес-обоснования. В теории passkeys решают сразу несколько злободневных проблем:
Снижают риски компрометации компании с использованием кражи легитимных учетных записей (устойчивость к фишингу — главное заявленное преимущество КД). Повышают устойчивость к другим видам атак на identity, таким как перебор паролей — brute forcing, credential stuffing. Помогают соответствовать регуляторным требованиям. Во многих индустриях регуляторы обязуют применять для аутентификации сотрудников устойчивые методы, и passkeys обычно признаются таковыми. Снижают затраты. Если компания выбрала passkeys, хранящиеся в ноутбуках и смартфонах, то высокого уровня безопасности можно достичь без дополнительных затрат на USB-устройства, смарт-карты, их администрирование и логистику. Повышают продуктивность сотрудников. Хорошо налаженный процесс аутентификации повседневно экономит время каждому сотруднику и снижает процент неудачных входов в ИТ-системы. Также переход на КД обычно увязывают с отменой всем привычных и ненавистных регулярных смен пароля. Снижают нагрузку на хелпдеск за счет уменьшения числа заявок, связанных с забытыми паролями и заблокированными учетными записями.
View the full article
-
Автор KL FC Bot
Современные злоумышленники всеми силами пытаются выдать свою активность за какие-либо нормальные процессы. Они используют легитимные инструменты, организовывают связь между зловредом и серверами управления через публичные сервисы, маскируют запуск вредоносного кода под действия пользователя. С точки зрения традиционных защитных решений такая активность практически незаметна. Однако если анализировать поведение конкретных пользователей или, например, служебных учетных записей, то можно выявить определенные аномалии. Именно в этом и заключается метод выявления киберугроз под названием UEBA — User and Entity Behavior Analytics (поведенческий анализ пользователей и сущностей). И именно он реализован в последней версии нашей SIEM-системы Kaspersky Unified Monitoring and Analysis Platform.
Как работает UEBA в рамках SIEM
Согласно определению, UEBA, или «поведенческий анализ пользователей и сущностей», это технология выявления киберугроз, основанная на анализе поведения пользователей, а также устройств, приложений и иных объектов в информационной системе. В принципе, такая технология может работать в рамках любого защитного решения, однако, на наш взгляд, наиболее эффективно ее использование на уровне SIEM-платформы. Используя машинное обучение для установления «нормального поведения» пользователя или объекта (машины, сервиса и так далее), SIEM-система, оснащенная правилами детектирования UEBA, может анализировать отклонения от типичного поведения. Это, в свою очередь, позволит своевременно обнаруживать APT, целевые атаки и инсайдерские угрозы.
Именно поэтому мы оснастили нашу SIEM-систему KUMA пакетом правил UEBA, предназначенным для комплексного выявления аномалий в процессах аутентификации, в сетевой активности и при запуске процессов на рабочих станциях и серверах, работающих под управлением Windows. Это позволило сделать систему умнее в плане выявления новых атак, которые сложно обнаружить с помощью обычных правил корреляции, сигнатур или индикаторов компрометации. Каждое правило в пакете правил UEBA основано на профилировании поведения пользователей и объектов. Сами правила делятся на два типа.
Статистические правила, которые рассчитываются с использованием межквартильного размаха для выявления аномалий на основе данных о текущем поведении. Правила на основе исторических данных, которые фиксируют отклонения от нормального поведения, определяемого путем анализа опыта предыдущей работы учетной записи или объекта. При обнаружении отклонений от исторических норм или статистических ожиданий происходит генерация алертов, а также повышается риск-оценка соответствующего объекта (пользователя или хоста). О том, каким образом наше SIEM-решение использует ИИ для риск-оценки объектов, можно прочитать в одной из прошлых статей.
View the full article
-
Рекомендуемые сообщения
Пожалуйста, войдите, чтобы комментировать
Вы сможете оставить комментарий после входа в
Войти