sber
Дмитрий Матвеев (ГК «ЭОС»): «ИИ станет базовым инструментом повышения эффективности»
Арина Азовцева (Infosecurity): «За последние несколько лет рынок ИБ сильно изменился из-за стремительного развития ИИ»
Надежный архив по полочкам: как сформировать доверенную среду хранения электронных документов
Не сто резюме, а сто друзей: почему рекомендации снова стали валютой рынка труда
«Холдинг Аква» за 36 дней автоматизировал комплаенс в MWS Tables
ЦБ
°
пятница, 21 августа 2026

Новая уязвимость в системах хранения открывает двери хакерам: советы по киберзащите

Новая уязвимость в системах хранения открывает двери хакерам: советы по киберзащите
Изображение: Газинформсервис
Исследователь в области безопасности c411e выпустил PoC-эксплойт для устранения серьёзной уязвимости в устройствах QNAP NAS, обозначенной как CVE-2024-53691. Киберэксперт компании «Газинформсервис» Екатерина Едемкая отметила, что в подобных случаях необходима платформа расширенной аналитики событий информационной безопасности c функциями поведенческого анализа, такая как Ankey ASAP.

Устройства QNAP NAS предназначены для хранения данных и управления ими с возможностью доступа через интернет или локальную сеть. Они функционируют как самостоятельные серверы. Обнаруженная уязвимость, оценённая на уровне 8,7 по шкале CVSS, даёт злоумышленникам возможность повышать свои привилегии и выполнять удалённый код (RCE) от имени пользователя root. Это создаёт серьёзные риски, поскольку root-доступ предоставляет широкие возможности для настройки системы и установки вредоносного программного обеспечения.

«Эксплуатация таких уязвимостей требует быстрой реакции и комплексного подхода к защите систем, так как они могут быть использованы для дальнейших атак, включая кражу данных и установку вредоносного ПО. Для эффективного выявления и предотвращения подобных инцидентов полезно использовать системы, которые могут анализировать поведение пользователей и объектов. Программный комплекс Ankey ASAP от "Газинформсервиса" помогает специалистам по информационной безопасности справляться с этой задачей с помощью методов машинного обучения. Это становится особенно важным для организаций, обрабатывающих или хранящих чувствительные данные, так как своевременное выявление аномальной активности может помочь предотвратить утечку информации и избежать негативные последствия для бизнеса», — отметила инженер-аналитик компании «Газинформсервис» Екатерина Едемская.

Свежее по теме