Обнаружена критическая уязвимость в VLC

Обнаружена критическая уязвимость в VLC

Исследователи в области безопасности компании Secunia обнаружили критическую уязвимость в медиа – плеере VLC для операционной системы Windows. В случае ее эксплуатации злоумышленники могут получить доступ и удаленно выполнить вредоносный код на целевой системе.

Ошибка заключается в неправильной работе плагина ModPlug XMMS и может привести к стековому переполнению буфера, вызванного "ошибками в работе функций 'abc_new_macro()' и 'abc_new_umacro() в src/load_abc.cpp", сообщают специалисты. Причем ее эксплуатация возможна при открытии пользователем специально сформированного медиа-файла.

Согласно источнику, дефекты присутствуют в последней модификации программы (VLC 1.1.9
), однако не исключено, что она может проявиться и в более ранних версиях. В этой связи пользователям настоятельно рекомендуется не открывать файлы сомнительного содержания, полученных из непроверенных источников.

Подпишитесь на новости

Не просто стойка с GPU: в России собрали ПАК для корпоративного ИИ

«Лаборатория Числитель» и «Информзащита» представили программно-аппаратный комплекс, который должен помочь крупным компаниям перейти от вечных ИИ-пилотов к нормальной промышленной эксплуатации моделей. Решение анонсировали на форуме TNF-2026.

В основе ПАК — высокопроизводительный ML-кластер и российская платформа контейнеризации «Штурвал». Но создатели подчёркивают: это не очередная дорогая стойка с GPU, на которой каждый проект приходится собирать руками.

Комплекс превращает вычислительные мощности в единый управляемый ресурс. ML-специалист запускает задачу, а платформа сама выделяет CPU и GPU, поднимает нужное окружение, подключает хранилище, запускает обучение и масштабирует нагрузку. Для автоматизации используются Kubernetes и инструменты MLOps, включая Kubeflow, MLflow и model serving.

Архитектура состоит из четырёх уровней: аппаратной инфраструктуры, платформы «Штурвал», MLOps-стека и прикладных ИИ-сервисов — от прогнозирования и аналитики до корпоративных ассистентов. Вокруг ядра работают IAM/SSO, объектное хранилище, реестр образов, CI/CD, мониторинг и аудит.

Заказчики получают единый пул вычислительных ресурсов, изоляцию проектов, централизованное управление доступами и полный жизненный цикл моделей — от эксперимента до публикации и обновления. При этом ML-инструменты не лезут напрямую в железо, а получают инфраструктуру как сервис.

Как сообщается в публикации о проекте, архитектура уже прошла промышленную эксплуатацию у крупного государственного заказчика.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru