Уязвимость в имплементации SAML угрожает продуктам Cisco

Уязвимость в имплементации SAML угрожает продуктам Cisco

Уязвимость в имплементации SAML угрожает продуктам Cisco

Cisco выпустила набор патчей, устраняющих, помимо прочего, уязвимость CVE-2018-0229, которая присутствовала в имплементации языка разметки SAML (Security Assertion Markup Language). Эту брешь мог удаленно использовать неавторизованный злоумышленник, чтобы установить сессию AnyConnect с помощью уязвимого устройства.

Недостаток CVE-2018-0229 затрагивает следующие решения Cisco:

  • Программное обеспечение Adaptive Security Appliance (ASA);
  • Программное обеспечение Firepower Threat Defense (FTD).

Согласно официальному сообщению Cisco, ASA и FTD не реализуют никакого механизма обнаружения происхождения запроса на аутентификацию (происходит ли он напрямую от клиента AnyConnect).

Злоумышленник может проэксплуатировать брешь, заставив пользователя перейти по специально созданной ссылке, таким образом, атакующий может перехватить валидный токен аутентификации и использовать его для инициации сессии AnyConnect.

Компания подтвердила, что ASA 9.7.1 и более поздние версии уязвимы. Также эта брешь затрагивает FTD 6.2.1 и более поздние версии и AnyConnect 4.4.00243 и более поздние версии.

Более трех четвертей россиян не отличают нейросетевой контент от реального

Согласно исследованию агентств Spektr и СКОТЧ, 77% участников не смогли отличить изображения, созданные нейросетями, от реальных фотографий. В опросе приняли участие около 1000 человек. Респондентам в случайном порядке показывали пять изображений, из которых четыре были сгенерированы ИИ, а одно — подлинное.

Результаты исследования приводит РБК. Корректно определить сгенерированные изображения смогли лишь 23% опрошенных.

При этом в более молодых возрастных группах показатели оказались выше. Среди респондентов до 30 лет правильный ответ дали 30%, в группе 31–44 года — 25%.

В числе признаков «настоящего» фото участники называли убедительные детали, реалистичные свет и тени, а также естественную улыбку человека в кадре. Например, изображение с улыбающимся мужчиной чаще других считали реальным участники в возрасте 45–60 лет — 28% из них выбрали именно этот вариант.

Примечательно, что доля тех, кто ошибается при определении ИИ-контента, растёт. Согласно результатам исследования MWS, опубликованным летом 2025 года, правильно распознать сгенерированные изображения смогли более трети респондентов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru