Исправлена критическая уязвимость в Foxit Reader

Исправлена критическая уязвимость в Foxit Reader

Компания Foxit Software выпустила обновление для Foxit Reader, в котором исправлена критическая уязвимость. При ее эксплуатации злоумышленники могли нарушить работу системы безопасности операционной системы или удаленно выполнить произвольный код.

Уязвимость заключалась в неправильной обработке цветовых профилей (ICC). При открытии специально сформированного документа дефект мог вызвать ошибку целочисленного переполнения буфера, что позволило бы удаленному пользователю провести атаку на переполнение хипа (heap-based buffer overflow).

По данным компании, уязвимыми оказались все версии Foxit Reader вплоть до 4.3.1.0118, а также Foxit Phantom 2.2.3.1112. Кроме того, на этой неделе разработчики планируют опубликовать обновление для Phantom PDF Suite. Пользователям настоятельно рекомендуется обновить приложения.

Более подробная информация о патче доступна на сайте, в официальном релизе.

Подпишитесь на новости

Злоумышленник использовал DeepSeek для атак на университеты

Злоумышленник под псевдонимом BUGSTER использовал DeepSeek V4 как помощника для разведки, написания скриптов и подготовки атак на организации в Индии. Среди целей были университеты. В одном из подтверждённых взломов он похитил базу с более чем 5200 записями, включая персональные данные студентов.

Операцию разобрали исследователи из Unit 42. По их оценке, оператор пользовался простыми инструментами и заметно зависел от сгенерированных ИИ материалов, но это не помешало ему добиться результата.

BUGSTER связал DeepSeek с фреймворком Hermes Agent, а Cursor использовал как дополнительный инструмент разработки. Исследователи обнаружили конфигурации с отключёнными ограничениями безопасности.


В одной атаке ИИ помогал составлять разведывательные отчёты и готовить перебор паролей к университетскому сайту. Инструмент отметил одну учётную запись WordPress как действительную. В отдельном эпизоде злоумышленник получил доступ к базе MongoDB и выгрузил тысячи записей.

Аппетиты университетами не ограничились: оператор настраивал специализированных ботов для консультаций по VoIP-мошенничеству, занимался подбором паролей от Wi-Fi и разведкой крупных держателей криптовалюты.


Главный вывод Unit 42: ИИ снижает порог входа в разные виды киберпреступности. Для ущерба уже не обязательно быть сильным специалистом во всех задействованных областях, часть недостающих знаний можно получить в чате.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru