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.

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