Аудит кода выявил 25 уязвимостей в Homebrew

Аудит кода выявил 25 уязвимостей в Homebrew

Аудит кода выявил 25 уязвимостей в Homebrew

В менеджере пакетов Homebrew после аудита обнаружили 25 уязвимостей, которые могли позволить злоумышленникам выполнить вредоносный код и модифицировать сборки бинарников.

В теории эксплуатация этих брешей позволит атакующим контролировать поток CI/CD и вытащить секреты. Проблемы удалось выявить в ходе аудита кода, который провели специалисты Trail of Bits в августе 2023 года.

Ни одна из уязвимостей не получила статус критической, команда разработчиков Homebrew уже устранила 16 брешей и при этом работает над патчами ещё для трёх.

14 получили среднюю степень риска, две — низкую, семь стали просто информационными, а статус ещё двух не раскрывается.

Среди багов есть возможность изменения локального пути (path traversal), выход за пределы песочницы, недостаточные проверки, слабая криптография, возможность повышения прав и использование устаревшего кода.

«Большая поверхность API и CLI Homebrew открывает потенциальному злоумышленнику возможность для локального выполнения кода за пределами песочницы», — пишут специалисты Trail of Bits.

В отчёте (PDF) также упоминается, что у модели безопасности Homebrew нет чёткой документации, а пакеты могут использовать ряд способов для повышения своих прав.

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