Обнаружена серьезная уязвимость в антивирусе AVG

Обнаружена серьезная уязвимость в антивирусе AVG

Пользователями обнаружена серьезная ошибка в одном из приложений антивирусного программного обеспечения AVG, которое включено во всю линейку продукции AVG 2011, включая популярный бесплатный антивирус.

По неофициальным данным стало известно о наличии ошибки в приложении AVG LinkScanner, которая может привести к засорению трафика веб-сайтов (флуд), в результате многократных HTTP запросов, а так же ограничению нормальной работы браузера.

Приложение AVG LinkScanner имеет две функции. Первая - Search-Shield, которая отображает рейтинг безопасности для всех результатов поиска, возвращаемых самыми популярными поисковыми службами. И вторая - Surf-Shield, осуществляет проверку веб-страниц в реальном времени на наличие вредоносов, как при переходе по ссылке, так и при введении адреса страницы в адресную строку браузера. Как оказалось, именно при такой проверке возникает проблема.

Дело в том, что при проверке, в самое начало исходного HTML кода страницы добавляется скриптовый элемент, который затем загружает локальный JavaScript файл - avg_ls_dom.js. Таким образом, антивирус подключается между браузером и веб-сайтом, для возможности проверки страницы до того, как будет запущен какой-либо потенциально опасный код.

Загружаемый JavaScript код, как предполагается, создает буфер с контентом загружаемой страницы и перенаправляет его через POST на другой относительный адрес URL - /CC0227228D62/CheckData.

Запрос выглядит следующим образом:
httpRequest.open("POST", "/CC0227228D62/CheckData", false);
httpRequest.setRequestHeader("Content-Type", "application/x-www-form-urlencoded");
httpRequest.send(params);

Далее, этот запрос прерывается антивирусом, который проверяет код на наличие вредоносных внедрений, а затем, либо позволяет отобразить страницу, либо выдает ошибку загрузки. Однако, оказалось, что уязвимость, подобно прокси компоненту, пропускает запросы и отправляет их на сервер, откуда была загружена страница, в результате чего генерируются многократные HTTP запросы.

В результате запрос будет выглядеть так: <source_ip> - - [12/Oct/2010:00:06:32 -0400] "POST /CC0227228D62/CheckData HTTP/1.1" 404 5486 "http://<url>" "Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 6.1; en-US; rv:1.9.2.8) Gecko/20100722 YFF35 Firefox/3.6.8" (27)

Причем плотность таких запросов будет зависеть от количества пользователей с антивирусом AVG, пытающихся посетить конкретную страницу. И самое неприятное в этом то, что у пользователя, в это время в браузере будет открываться огромное количество соединений, которые не будут загружаться.

Данная проблема обсуждалась на тематических форумах и блогах, так же как и на франзузком форуме технической поддержки AVG, где компания сообщила о том, что знает о существующей проблеме и работает над ее устранением.

Лучшие LLM ошибаются с ядовитыми грибами в каждом девятом случае

Разработчик Пётр Мигдал проверил, можно ли доверить нейросети самый рискованный этап тихой охоты — определение грибов по фотографии. Короткий ответ: если очень хочется однажды поужинать дважды, то можно. В бенчмарк вошли 1040 фотографий 55 видов грибов, наиболее распространённых в Польше.

Изображения взяли из датасета FungiTastic, созданного на основе Atlas of Danish Fungi. Полная база содержит свыше 600 тыс. снимков с экспертной классификацией, а для части образцов вид подтверждён анализом ДНК.

Модели показывали каждую фотографию и просили назвать пять наиболее вероятных видов на латыни. Дополнительно их не обучали и специальные инструменты не подключали.


Лучше остальных справилась Gemini 3.8 Flash: правильный вид оказался на первом месте в 65% случаев и попал в пятёрку ответов в 85%. Немного отстали Gemini 3.6 Flash с результатами 64% и 85%, а также Gemini 3.7 Flash — 61% и 82%. Внизу таблицы расположились Qwen 3.8 27B, MiniMax-M3 и Qwen 3.8 Flash.


Но высокая точность закончилась там, где начался вопрос безопасности. Gemini 3.8 Flash и Gemini 3.6 Flash примерно в 11% случаев определяли ядовитые грибы как съедобные виды. У GPT-5.6 Sol доля опасных ошибок достигла 24%, у Claude Opus 5 — 29%, а у Qwen 3.8 27B — 36%. То есть последняя модель потенциально отправляла в корзину не тот гриб чаще чем в каждом третьем случае.

Есть важная оговорка: нейросети напрямую не спрашивали, можно ли есть находку. Они определяли вид, а затем исследователь сопоставлял ответы с таблицей съедобности. Некоторые модели и вовсе отказывались давать классификацию.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru