Куда я попал?
SECURITM это SGRC система, ? автоматизирующая процессы в службах информационной безопасности. SECURITM помогает построить и управлять ИСПДн, КИИ, ГИС, СМИБ/СУИБ, банковскими системами защиты.
А еще SECURITM это место для обмена опытом и наработками для служб безопасности.

CVE-2026-118527

30.10.2026
Ivanti Connect Secure contains a generation of predictable numbers or identifiers vulnerability that allows a remote authenticated attacker to upload files with attacker-controlled content to a known location on disk. This vulnerability can be chained with CVE-2026-104935 and CVE-2026-111357.
Название уязвимости: Ivanti Connect Secure Generation of Predictable Numbers or Identifiers Vulnerability
Производитель: Ivanti
Продукт: Connect Secure
Дата добавления в каталог: 30.10.2026
Срок устранения: 13.11.2026
Использование в ransomware-кампаниях: Нет
Требуемое действие: Apply mitigations in accordance with vendor instructions, ensuring compliance with CISA’s BOD 26-04 Prioritizing Security Updates Based on Risk (see URL in Notes) guidance and CISA’s “Forensics Triage Requirements” (see URL in Notes). Follow applicable BOD 26-04 guidance for cloud services or discontinue use of the product if mitigations are unavailable. Stakeholders are responsible for evaluating each asset's internet exposure and ensuring adherence to BOD 26-04 patching guidelines.

Идентификатор типа ошибки

Идентификатор, установленный в соответствии с общим перечнем ошибок CWE
Идентификатор Описание
CWE-340 The product uses a scheme that generates numbers or identifiers that are more predictable than required.

Ссылки на источники

Бюллетени производителя и материалы CISA по уязвимости

Мы используем cookie-файлы, чтобы получить статистику, которая помогает нам улучшить сервис для вас с целью персонализации сервисов и предложений. Вы может прочитать подробнее о cookie-файлах или изменить настройки браузера. Продолжая пользоваться сайтом, вы даёте согласие на использование ваших cookie-файлов и соглашаетесь с Политикой обработки персональных данных.