Oracle выпускает пакет исправлений для Java

Oracle выпускает пакет исправлений для Java

Oracle сегодня выпустила февральский набор исправлений для Java, в котором корпорация устраняет 21 уязвимость в популярной среде. В Oracle говорят, из 24 выпущенных индивидуальных патчей, 6 касаются взаимодействия Java с процессором компьютера и непосредственно влияют на скорость работы Java-программ, работающий в одноименной среде выполнения. Кроме того, одна из уязвимостей позволяла получить полный удаленный несанкционированный доступ к целевой системе.



В Oracle говорят, что выпущенный набор исправлений крайне рекомендуется для установки всем пользователям, работающим с Java, передает cybersecurity.ru.

Согласно данным компании, еще 19 Java-уязвимостей могут удаленно использоваться злоумышленниками для ограниченного доступа к системе без соответствующих учетных записей на сервере. По принятой в Oracle шкале уязвимостей 8 уязвимостей, ликвидированных в феврале, имеют высший бал по 10-бальной шкале угроз.

Эрик Морис, менеджер по безопасности Oracle Global Technology, говорит, что 12 уязвимостей связаны с работой недоверенных приложений в среде Java Web Start, а также с апплетами Java.

Сообщается, что в рамках исправления был ликвидирован и баг, связанный с обработкой в Java больших чисел с плавающей запятой, когда при работе с определенными числами сервер входил в бесконечный цикл, что в итоге приводило к переполнению буфера обмена.

Напомним, что Oracle выпускает исправления для Java четырежды в год. Следующее обновление запланировано на 7 июня. Правда, в компании говорят, что могут быть выпущены и внеплановые апдейты, если в Java будут обнаружены высоко критические уязвимости.

VK научила ИИ-модель следить за интересами пользователей во всех сервисах

VK научила одну ИИ-модель следить за интересами пользователей сразу в нескольких своих сервисах. Лайки, репосты, комментарии, пропуски и другие обезличенные действия теперь складываются в единый нейропрофиль. Технология уже работает во «ВКонтакте», VK Видео и VK Клипах. В основе решения лежит трансформерная модель.

Она учитывает не только само действие, но и контекст: в каком сервисе оно произошло, с каким контентом, у какого автора, как давно и после каких событий. Ведь просмотр длинного ролика в VK Видео и молниеносный свайп в VK Клипах — сигналы совершенно разного калибра.

Объединив их, модель должна точнее отличать устойчивые интересы от случайных действий. Иначе один неосторожный лайк, и лента уже неделю уверена, что пользователь мечтает смотреть исключительно обзоры пылесосов.

По данным VK, после внедрения нейропрофиля время просмотра контента в VK Клипах выросло на 5,5%. Следующим шагом стало нейросетевое ранжирование: алгоритм в реальном времени сопоставляет интересы пользователя с характеристиками публикаций и решает, что поднять в ленте, а что отправить подальше.

В ходе экспериментов пользователи стали на 15% чаще делиться контентом, на 10% чаще открывать его на весь экран и на 5% чаще ставить лайки. Таким образом, VK получила не только более цепкие рекомендации, но и более эффективный инструмент для показа рекламы.

Технология работает внутри Discovery-платформы VK, запущенной в 2025 году. Она объединяет инфраструктуру рекомендаций, поиска и рекламы во всех продуктах компании. Благодаря этому нейропрофиль и новое ранжирование можно подключать к другим сервисам без капитального ремонта их архитектуры.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru