Уязвимости в старых версиях FFmpeg

Уязвимости в старых версиях FFmpeg

Microsoft и Secunia опубликовали информацию об уязвимостях в наборе open source инструментов и библиотек FFmpeg до версии 0.11.2, включительно. Как известно, FFmpeg 1.0 вышел 1 октября 2012 года, то есть относительно недавно. Хотя в последней версии уязвимости закрыты, но наверняка многие пользователи ещё не успели обновиться.

Широкая распространённость FFmpeg на всех платформах делает уязвимости даже в старых версиях библиотеки чрезвычайно опасными и подходящими для создания успешных эксплойтов.

Предупреждение Microsoft MSVR12-017 относится к версиям FFmpeg 0.10 и более ранним. Согласно описанию, библиотека libavcodec некорректно обрабатывает содержимое медиафайлов ASF, QuickTime (QT) и Windows Media Video (WMV), что позволяет внедрить в них вредоносный код и исполнить код в системе с теми же правами, под которыми работает пользователь. Если юзер работает с правами администратора, то код получает полные права в системе, может незаметно устанавливать программное обеспечение, просматривать/изменять/удалять файлы и т.д., передает  xakep.ru 

Microsoft заблаговременно сообщила разработчикам FFmpeg об обнаруженных уязвимостях, которым присвоены номера CVE-2012-5359, CVE-2012-5360 и CVE-2012-5361.

В сообщении от компании Secunia указаны те же уязвимости, но написано, что они присутствуют вплоть до версии 0.11.2, которая была последней версией FFmpeg до релиза 1.0.

Дополнительно поясняется, что ошибка содержится в коде libavcodec/mpegaudiodec.c, а именно — в реализации функции ff_compute_band_indexes(). Специалисты Secunia указывают на связь этой уязвимости с багом в mp3dec, о котором сообщил Костя Шишков в мае 2012 года.

В России письменные дипломы могут заменить устными экзаменами из-за ИИ

Развитие искусственного интеллекта может довести российские вузы до очень старой, но внезапно снова актуальной идеи: вместо письменной дипломной работы — устный экзамен. Министр науки и высшего образования РФ Валерий Фальков заявил, что такой формат позволит честнее оценивать реальные знания и компетенции студентов.

Логика простая: если текст можно сгенерировать, отредактировать и красиво упаковать с помощью ИИ, то сама по себе письменная работа уже не всегда показывает, что студент действительно понимает тему.

А вот на устном экзамене спрятаться за нейросетью сложнее: преподаватель задаёт вопросы, уточняет детали, просит объяснить логику, и там уже видно, кто разбирался, а кто просто принёс красиво оформленный документ.

Фальков, как передаёт ТАСС, назвал это возвращением к истокам высшего образования с помощью ИИ. По его словам, никакая система не подготовит студента к живым вопросам преподавателя так, чтобы это нельзя было почувствовать.

Ранее министр также говорил, что уже в ближайшие годы в вузы придут студенты, для которых искусственный интеллект будет привычным инструментом с рождения. Это означает, что подходы к обучению и оценке знаний придётся пересматривать регулярно, а не раз в десятилетие по большим праздникам.

По сути, университеты сталкиваются с простой проблемой: если ИИ умеет писать всё лучше, проверять нужно не только текст, но и человека за этим текстом. И устный экзамен здесь выглядит не архаикой, а вполне рабочим античитом против дипломов, собранных по принципу «нейросеть, сделай красиво».

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru