Обнаружены критические уязвимости в Facebook и Google Picasa

Обнаружены критические уязвимости в Facebook и Google Picasa

imgИсследователи в области безопасности корпорации Microsoft обнаружили критические уязвимости в социальной сети Facebook и программе Google Picasa.

Уязвимость в Facebook, была обнаружена в защите компании anti-clickjacking, внедренной ранее в этом году. (clickjacking – способ взлома, при котором злоумышленник размещает скрытую кнопку поверх обычной и пользователь, ничего не подозревая, сам запускает вредоносный скрипт). В настоящее время уязвимость устранена.

Также исследователи Microsoft обнаружили критическую уязвимость, возникающую при обработке JPG изображений в Google Picasa. Злоумышленники обманом заставляли пользователя открыть специально сформированное JPG изображение, при этом запускалось выполнение вредоносного кода и хакеры могли получить на пораженном компьютере те же права, что и локальный пользователь. Об уязвимости сообщили в компанию Google, и в настоящее время уязвимость исправлена.

Исследователи в области безопасности корпорации Microsoft обнаружили критические уязвимости в социальной сети Facebook и программе Google Picasa." />
Подпишитесь на новости

Роскомнадзор встроил машинное обучение в систему фильтрации трафика

Роскомнадзор внедрил механизм фильтрации интернет-трафика на основе машинного обучения и потратил на него 2,27 млрд рублей. Это следует из паспорта ведомственной программы цифровой трансформации на 2026-2028 годы. В документе указано, что РКН использует отечественную модель, развернутую на собственной инфраструктуре.

Ее название не раскрывается, большая языковая модель в системе не применяется.

С паспортом программы ознакомился Forbes. Механизм встроен в автоматизированную систему обеспечения безопасности российского сегмента интернета (АСБИ).

Через нее Роскомнадзор управляет ТСПУ, оборудованием для фильтрации трафика на сетях операторов связи. На установку новых и модернизацию действующих ТСПУ в 2026 году заложено 3,99 млрд рублей основного финансирования и еще 6,2 млрд рублей дополнительного.

О планах использовать ИИ для фильтрации стало известно в январе. В мае ведомство собиралось взять для этого модель Astra AI от «Группы Астра».

VPN в описании механизма прямо не упоминается. Дмитрий Кутейников из RKS Global считает, что модель может оценивать вероятность использования VPN по внешним признакам, например по размеру и ритму пакетов или длительности сессии, без чтения содержимого. По его словам, под ошибочную блокировку могут попасть корпоративные VPN и облачные сервисы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru