Недавно обнаружены две критические уязвимости, затрагивающие MLflow, открытую платформу для искусственного интеллекта, и FUXA, веб-программное обеспечение для SCADA/HMI, разработанное для операционных технологий и промышленной автоматизации. По данным независимых отчетов от компаний watchTowr и VulnCheck, злоумышленники активно сканируют и пытаются эксплуатировать эти уязвимости.

Первый из упомянутых недостатков касается MLflow, который широко используется для управления жизненным циклом моделей машинного обучения. Уязвимость позволяет злоумышленникам осуществлять атаки типа SSRF (Server-Side Request Forgery), что может привести к компрометации облачных учетных данных и секретов. В результате успешной эксплуатации этой уязвимости, злоумышленники могут получить доступ к конфиденциальной информации, что создает серьезные риски для безопасности организаций.

Второй недостаток затрагивает FUXA, программное обеспечение, которое применяется в сфере управления промышленными процессами. Уязвимость также может быть использована для проведения атак, которые могут повлиять на безопасность и стабильность управляемых систем. Это вызывает особую озабоченность, учитывая важность надежного функционирования систем управления в критически важных отраслях.

Эксперты по кибербезопасности призывают организации как можно скорее обновить свои системы и установить последние патчи для устранения этих уязвимостей. Важно следить за безопасностью используемого программного обеспечения, чтобы минимизировать риски и защитить данные от потенциальных угроз.

Следует отметить, что уязвимости в популярных открытых платформах, таких как MLflow и FUXA, подчеркивают необходимость регулярного мониторинга и анализа безопасности. Организации должны быть готовы к реагированию на подобные инциденты и иметь планы по восстановлению после атак, чтобы минимизировать возможные последствия. Учитывая растущую активность злоумышленников, важно не только выявлять уязвимости, но и активно работать над их устранением.

Источник новости:
The Hacker News

Читать полностью