并衡量资产风险由于您在网络中的位置以及与的接近程度设备类型和设备功能而导致的暴露。网络曝光分数。该分数是通过机器学习算法自动生成的该算法结合了的漏洞优先级比以确定可利用的可能性以及的资产关键性比率以获得受影响资产的业务关键性。该分数代表组织的总体风险以到之间的整数表示基于过去天内扫描的资产的资产暴露分数值。值越高表示风险越高。ííú获得更多信息警报年月日分钟阅读是电子邮件服务。
器中一个基于堆的严重缓冲区溢出漏洞可能允许远程攻击者使 南非 WhatsApp 号码列表 崩溃或可能执行任意代码。是流行的主机消息传输代理在将近万个系统上被发现它又回到了新闻中。本月早些时候修复了一个严重的远程代码执行漏洞。月我们发布了关于的博客这是另一个在公开披露后的一周内就发现了利用尝试。月日维护者发布了一份关于至的新漏洞的预先通知。根据我们对结果的分析超过万个系统可能会受到影响。á是一个基于堆的缓冲区溢出漏洞由于中的存在缺陷。
如错误报告中所述该缺陷是一个简单的编码错误未正确计算字符串的长度从而导致缓冲区溢出情况。未经身份验证的远程攻击者可以利用该缺陷该攻击者可以使用精心制作的大型扩展字符串使接收消息的进程崩溃。这可能会被进一步利用以在主机上执行任意代码。该漏洞是由提交补丁的团队在内部发现的。然而这个漏洞很容易被利用在不久的将来攻击者很可能会开始积极探测和攻击易受攻击的系统。作为补丁的一部分概念证明可用可用于利用该缺陷并。