Oracle исправил более 70 уязвимостей

Oracle исправил более 70 уязвимостей

Компания Oracle сообщила о выходе очередного ежеквартального обновления, в котором исправлено 78 уязвимостей. Ошибки были найдены в огромном количестве продуктов; их общее число насчитывает несколько сотен. Важно отметить, что ни одной уязвимости не было присвоено максимальное значение по десятибалльной шкале CVSS.

В январском пакете обновлений исправлены ошибки в таких продуктах как Database Server, Fusion Middleware, E-Business Suite, Supply Chain, PeopleSoft, JD Edwards, Sun, Virtualisation и MySQL.

Наибольшее количество дефектов (27 штук) было обнаружено в системе администрирования базами данных MySQL, в том числе одна критическая уязвимость. При ее успешной эксплуатации злоумышленник мог удаленно выполнить вредоносный код на целевой системе без аутентификации.

17 ошибок было устранено в Oracle Sun Products Suite. Причем, как подчеркивается в уведомлении, шесть из устраненных уязвимостей могли эксплуатироваться без необходимости получения соответствующих прав доступа.

Помимо этого, три пакета обновлений предусмотрено для систем виртуализации Oracle Virtualisation, восемь для JD Edwards, шесть для PeopleSoft, 11 для Fusion Middleware и только две для флагманского продукта Oracle Database Server.

Инженеры компании настоятельно рекомендуют пользователям установить обновления как можно скорее, поскольку обнаруженные уязвимости могут быть и в других продуктах и представляют серьезную угрозу для безопасности.

Подпишитесь на новости

Группа Астра выпустила конструктор ИИ-агентов для работы в закрытом контуре

Собрать ИИ-секретаря или помощника техподдержки из визуальных блоков — такой сценарий предлагает «Группа Астра». Компания вывела на рынок «Астра ИИ Платформу»: low-code-конструктор корпоративных ИИ-приложений. По заявлению разработчика, он позволяет сократить внедрение с месяцев до дней и работать без зависимости от зарубежных облаков.

Решение входит в экосистему «Астра ИИ» и поддерживает локальное развёртывание, включая закрытый контур.

Внутри два конструктора. ML отвечает за обучение и развёртывание моделей машинного обучения, LLM — за языковых ассистентов, поиск по документам и автоматизацию процессов.

Сценарии собираются из блоков, настраиваются и отлаживаются в реальном времени. Если визуальных возможностей мало, можно менять код и добавлять собственные блоки на Python.

Платформа поддерживает базы знаний для RAG: помощник ищет информацию в документах компании. Через внешние инструменты агенты подключаются к CRM, ERP, почте и веб-поиску.

Можно также объединять нескольких агентов и распределять между ними задачи.

Среди сценариев есть аналитика, финансовые задачи, техподдержка и мониторинг рисков. В одном из приведённых компанией примеров модели обрабатывают десять страниц чертежей и спецификаций за пять минут, подготавливая данные для инженерных систем.

По данным разработчика, продукт включён в реестр отечественного ПО и уже доступен заказчикам.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru