В Foxit PDF Reader и Editor закрыли опасные уязвимости, в том числе RCE

В Foxit PDF Reader и Editor закрыли опасные уязвимости, в том числе RCE

В Foxit PDF Reader и Editor закрыли опасные уязвимости, в том числе RCE

Вышедшее на этой неделе обновление 2024.4 для Foxit PDF Reader / Editor (Windows и macOS) устраняет около десятка уязвимостей. Некоторые из них грозят удаленным выполнением вредоносного кода в системе.

На настоящий момент CVE-идентификаторы и оценку по CVSS получили лишь две схожие проблемы Use-After-Free (по 8,8 балла). Остальные пока не внесены в базу NIST NVD, информация о них доступна лишь на сайте техподдержки Foxit Software.

Список закрытых уязвимостей:

  • ненадежный вызов URL при обработке XFA-форм; эксплойт можно провести с помощью документа PDF со встроенным вредоносным кодом или изображением и получить доступ к ресурсам, а также возможность выполнять различные действия от имени жертвы;
  • некорректная проверка цифровой подписи XFA-документов, позволяющая подменить ключ /NeedsRendering или содержимое контейнера TextField;
  • возможность раскрытия данных XFA и NTLM при выполнении функций app.openDoc и LaunchAction;
  • нарушение целостности памяти при обработке AcroForms, объектов флажка и 3D-объектов (CVE-2024-49576 и CVE-2024-47810); сбой приложения позволяет выполнить в системе сторонний код, ошибку можно вызвать, прислав пользователю специально созданный документ PDF со встроенным Javascript или заманив его на вредоносный сайт;
  • возможность подмены edputil.dll;
  • возможность выполнения произвольного кода с привилегиями SYSTEM из-за неадекватной проверки обновлений и плагинов при их установке.

Уязвимостям подвержены все прежние выпуски Foxit PDF Reader 2024, а также Editor версий 2024, 2023, 13, 12 и 11. Обновления с патчами вышли для обеих платформ и во всех затронутых ветках продуктов.

ИИ сказал — ты согласился: учёные описали феномен когнитивной капитуляции

Исследователи из Университета Пенсильвании предложили новое объяснение тому, как люди взаимодействуют с ИИ. По их мнению, всё чаще пользователи не просто пользуются нейросетями, а буквально «сдаются» им. Этот феномен специалисты назвали «когнитивной капитуляцией» (cognitive surrender).

Если раньше люди использовали технологии вроде калькуляторов или GPS для отдельных задач — «разгружали» мозг, но сохраняли контроль, — то с ИИ ситуация меняется.

Всё чаще пользователи просто принимают ответы модели за истину, не проверяя и не анализируя их. Причём, как отмечают исследователи, это особенно заметно, если ответ звучит уверенно, гладко и без лишних сложностей. В таком случае у человека просто не включается внутренний «режим сомнения».

Чтобы проверить это, учёные провели серию экспериментов с участием более 1300 человек. Им предложили задачи на когнитивное мышление с подвохом, который требует не интуиции, а вдумчивого анализа.

Часть участников могла пользоваться ИИ-помощником, но с нюансом: модель специально давала неправильные ответы примерно в половине случаев. Результат оказался показательным.

 

Когда ИИ отвечал правильно, пользователи соглашались с ним в 93% случаев. Но даже когда он ошибался, люди всё равно принимали его ответ в 80% случаев. То есть большинство просто не перепроверяло результат, даже если он был неверным.

В среднем участники соглашались с ошибочным ИИ в 73% случаев и оспаривали его лишь в 19,7% случаев.

Более того, у тех, кто пользовался ИИ, уровень уверенности в своих ответах оказался выше — даже несмотря на то, что половина этих ответов была неправильной.

 

Интересно, что поведение менялось в зависимости от условий. Например, если участникам давали небольшие денежные стимулы за правильные ответы и мгновенную обратную связь, они чаще перепроверяли ИИ и исправляли ошибки. А вот дефицит времени, наоборот, усиливал зависимость от модели: под давлением дедлайна люди ещё охотнее доверяли ИИ.

Не все оказались одинаково уязвимы. Люди с более высоким уровнем так называемого флюидного интеллекта (fluid IQ) реже полагались на ИИ и чаще замечали его ошибки. А вот те, кто изначально воспринимал ИИ как авторитетный источник, чаще попадались на неверные ответы.

При этом сами исследователи подчёркивают: «когнитивная капитуляция» — не обязательно зло сама по себе. Если ИИ действительно работает лучше человека, логично ему доверять, особенно в задачах вроде анализа данных или оценки рисков.

Но есть важный нюанс: качество мышления в таком случае напрямую зависит от качества самой модели.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru