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vulnerability
2024-11-15 22:04:18

脆弱性

CVEなし
影響を受ける製品WhatsApp
脆弱性サマリNSO GroupがWhatsAppの脆弱性を利用し、Pegasusスパイウェアをデプロイ
重大度不明
RCE
攻撃観測
PoC公開なし

vulnerability
2024-11-15 19:39:01

脆弱性

CVECVE-2024-11120
影響を受ける製品GeoVision製の特定のモデル(GV-VS12、GV-VS11、GV-DSP LPR V3、GV-LX4C V2 / GV-LX4C V3)
脆弱性サマリOSコマンドインジェクションにより、認証されていない攻撃者がデバイス上で任意のシステムコマンドを実行できる
重大度高(CVSS v3.1スコア:9.8)
RCE
攻撃観測
PoC公開不明

incident
2024-11-15 18:50:46

被害状況

事件発生日2021年以降から昨年まで
被害者名消費者
被害サマリ消費者からの未承諾のテレマーケティング電話の苦情が50%以上減少
被害額不明(苦情件数の減少による経済的被害の予想)

攻撃者

攻撃者名不明(個人・組織名不明)
攻撃手法サマリ不正なテレマーケティング電話の実施
マルウェア不明
脆弱性不明

incident
2024-11-15 16:36:42

被害状況

事件発生日2016年
被害者名Bitfinex暗号通貨取引所
被害サマリ2016年のハッキングで119,754ビットコインを盗まれ、そのうち80%を回収
被害額$78,000,000(当時)→$3.6 billion(押収時)

攻撃者

攻撃者名Ilya Lichtenstein(アメリカ合衆国)
攻撃手法サマリBitfinexのマルチシグネチャ出金システムの脆弱性を悪用
マルウェア不明
脆弱性Bitfinexのマルチシグネチャ出金システムの脆弱性

incident
2024-11-15 15:23:42

被害状況

事件発生日2024年11月15日
被害者名Microsoft Exchangeサーバーの管理者
被害サマリWindows Updateの更新でのメールフロー停止
被害額不明

攻撃者

攻撃者名不明
攻撃手法サマリEmailによるスプーフィング攻撃
マルウェア不明
脆弱性CVE-2024-49040

incident
2024-11-15 14:44:42

被害状況

事件発生日2024年11月8日
被害者名Palo Alto Networksの顧客
被害サマリ次世代ファイアウォール(NGFW)管理インターフェースにおけるクリティカルなゼロデイ脆弱性、「PAN-SA-2024-0015」として追跡され、攻撃が行われている
被害額不明

攻撃者

攻撃者名攻撃者は不明。攻撃が広範に行われており、アジア(主にインド、タイ、インドネシア)、アメリカで多くのIPアドレスが関連付けられている。
攻撃手法サマリリモートコード実行(RCE)脆弱性を悪用
マルウェア特定されていない
脆弱性次世代ファイアウォールの管理インターフェースに存在するリモートからの認証やユーザーの介入が不要なRCE脆弱性

vulnerability
2024-11-15 12:35:00

脆弱性

CVEなし
影響を受ける製品GoogleのVertex AI ML プラットフォーム
脆弱性サマリGoogleのVertex AI MLプラットフォームには特権昇格のリスクがあり、悪意あるアクターが特権をエスカレートし、クラウドからモデルを不正に外部流出させる可能性がある
重大度
RCE不明
攻撃観測なし
PoC公開なし

other
2024-11-15 11:48:00
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incident
2024-11-15 11:12:00

被害状況

事件発生日2024年11月15日
被害者名欧州およびアジアの政府機関と教育機関
被害サマリベトナムの情報窃取キャンペーンに関連づけられた新しいPythonベースのマルウェア**PXA Stealer**が使用され、被害者の機密情報(オンラインアカウントの認証情報、VPNおよびFTPクライアント、金融情報、ブラウザクッキー、ゲームソフトウェアのデータなど)を盗みます。
被害額(予想)

攻撃者

攻撃者名ベトナム関連の脅威アクター(特定の個人は不明)
攻撃手法サマリPythonベースの新しい**PXA Stealer**を使用した情報窃取キャンペーン
マルウェアPXA Stealer、StrelaStealer、RECORDSTEALER、Rhadamanthys、Amnesia Stealer、Glove Stealer 他
脆弱性不明

other
2024-11-15 10:30:00
  1. AIがIAM(Identity Access Management)とアイデンティティセキュリティを変革している
  2. AIと機械学習がIAM(Identity Access Management)での役割
  3. AIによるIAM(Identity Access Management)の実用的な応用
  4. 非人間のアイデンティティ(NHI)への攻撃パターンのシミュレーション
  5. 結論:AIによるIAMは、より安全で効率的な環境を実現

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