Adobe выпускает исправления для программного обеспечения Reader

Adobe выпустила обновление для популярного программного обеспечения Reader, в котором производитель устранил шесть ранее выявленных уязвимостей. Некоторые из уязвимостей были признаны высококритичными еще в конце 2011 года и компания обещала закрыть их как можно скорее.



 Среди устраненных уязвимостей есть и та, что активно эксплуатировалась хакерами, атаковавшими американские компании, работающие в оборонной сфере, в частности Boeing и Lockheed Martin. В случае с Reader 9 эта уязвимость была устранена еще в декабре, а вот для Reader 10 соответствующий патч появился лишь сейчас. Сообщается, что в случае с десятой версией уязвимость работала на всех платформах и обходила защищенную среду исполнения Reader, так называемую "песочницу", сообщает cybersecurity.ru.

В Adobe говорят, что закрыли уязвимости для ОС Windows, Linux и Mac, хотя реальные хакерские атаки до сих пор затрагивали только Windows. По словам представителей компании, анализ кода Reader показал, что в указанной уязвимости крылись фактически два бага, которые были успешно ликвидированы.

Четыре других уязвимости также обозначены компанией как критически опасные, а их эксплуатация вела к возможности несанкционированного получения доступа к пользовательской информации или заражению целевого компьютера вредоносным ПО.

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Яндекс Дзен, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

В МГУ разработали систему проверки защищённости ИИ-продуктов

Сотрудники Центра компетенций Национальной технологической инициативы (ЦК НТИ) по большим данным, действующего на базе МГУ, разработали решение для проверки устойчивости ИИ-систем к кибератакам.

Как выяснил RT, платформа предоставляет возможность загрузки моделей машинного обучения в облако, где они в автоматическом режиме проходят тестирование. На выходе пользователь получает не только оценку, но также дообученный вариант, способный исправно работать в условиях различных внешних воздействий и изменений.

Созданное в МГУ решение пригодно для проверки любых систем, построенных на основе нейросетевых языковых моделей. Авторы считают, что их разработка окажется особенно полезной в применении к автопилотам грузовых автомобилей и поездов, системам идентификации по фото, видео, голосу, а также системам распознавания текста в аудиосообщениях: такие ИИ-помощники наиболее часто подвергаются кибератакам.

Команда ЦК НТИ создала прототип сервиса проверки и уже работает с рядом крупных российских клиентов над повышением устойчивости их ИИ-продуктов.

«В последние годы с активным внедрением систем ИИ в повседневную жизнь — например, голосовых банковских помощников, автопилотов, сервисов медицинской диагностики, систем идентификации на транспорте — стало понятно, что тематика устойчивости к атакам скоро станет очень востребована», — отметил Денис Гамаюнов, доцент факультета ВМК МГУ.

По мнению эксперта, в ближайшие годы рынок средств защиты систем ИИ возрастет в несколько раз.

«Безусловно, защита серверов, на которых запущен код ИИ, важна, но злоумышленникам интереснее скорее нарушить, а не прекратить его работу, чтобы тот выдавал некорректные решения, — комментирует Сергей Полунин, руководитель группы защиты инфраструктурных ИТ-решений компании «Газинформсервис». — Например, если хакеры доберутся до обучающей выборки и сумеют добавить в нее свои объекты, то обученная на такой выборке модель будет ошибаться и выдавать неправильные результаты».

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Яндекс Дзен, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru