VMware устранила критические уязвимости в Aria Operations for Networks

VMware устранила критические уязвимости в Aria Operations for Networks

VMware устранила критические уязвимости в Aria Operations for Networks

Две из трех уязвимостей, выявленных в VMware Aria Operations for Networks (ранее vRealize Network Insight, vRNI), позволяли дистанционно выполнить сторонний код в системе. В ветках с 6.2 по 6.10 продукта вышли обновления с патчами.

Инструмент Aria Operations for Networks используется предприятиями для мониторинга, обнаружения и анализа сетей и приложений, помогая выстроить надежную и безопасную сетевую инфраструктуру облачных сервисов.

Две уязвимости, объявившиеся в этом софте, VMware оценила как критические, еще одну — как высокой степени опасности:

  • CVE-2023-20887 (9,8 балла CVSS) — возможность инъекции команд; эксплойт требует сетевого доступа и позволяет удаленно выполнить произвольный код;
  • CVE-2023-20888 (9,1 балла) — небезопасная десериализация, грозящая RCE; эксплойт требует аутентификации и возможен при наличии сетевого доступа на уровне пользователя-участника (группа members);
  • CVE-2023-20889 (8,8 балла) — раскрытие конфиденциальной информации через инъекцию команд; эксплойт осуществляется по сети.

Во избежание неприятностей пользователям версии 6 продукта рекомендуется установить патчи, следуя инструкциям. Альтернативной защиты вендор не предлагает.

В минувшем апреле VMware в срочном порядке залатала инструмент работы с журналами Aria Operations for Logs. Выпуск 8.12 содержал патчи для двух уязвимостей, CVE-2023-20864 и CVE-2023-20865; первая позволяла без аутентификации выполнить вредоносный код на уровне root.

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