Уязвимость в GitHub Enterprise Server позволяет обойти аутентификацию

Уязвимость в GitHub Enterprise Server позволяет обойти аутентификацию

Уязвимость в GitHub Enterprise Server позволяет обойти аутентификацию

В GitHub Enterprise Server (GHES) была обнаружена критическая уязвимость (CVE-2024-4985), которая позволяла злоумышленнику получить несанкционированный доступ с правами администратора без предварительной аутентификации.

Преступнику не требовалось наличие учётной записи для совершения атаки. Уязвимости был присвоен наивысший уровень опасности (10 из 10).

GHES — это платформа, которая позволяет локально развернуть на серверах компании обособленное окружение для совместной разработки программного обеспечения в организации на основе технологий GitHub.

Уязвимость затрагивает все версии GHES до 3.13.0 и была устранена в версиях 3.9.15, 3.10.12, 3.11.10 и 3.12.4.

В сообщении компании говорится, что атака осуществлялась через подделку ответа SAML в экземплярах, использующих аутентификацию SAML по единому входу (SSO) с дополнительной функцией зашифрованных утверждений.

GitHub также отметил, что зашифрованные утверждения не включены по умолчанию. Баг не влияет на экземпляры, которые не используют единую авторизацию SAML (SSO), и на те, что используют аутентификацию SAML SSO без зашифрованных утверждений.

Зашифрованные утверждения позволяют администраторам сайтов повысить безопасность экземпляра GHES с помощью SAML SSO, зашифровав сообщения, которые поставщик идентификационных данных SAML (IdP) отправляет в процессе аутентификации.

Специалисты рекомендуют организациям обновиться до последней версии, чтобы защитить себя от потенциальных угроз безопасности.

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