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.

Cloud.ru представила фильтр, скрывающий конфиденциальные данные от ИИ

На конференции GoCloud 2026 компания Cloud.ru анонсировала Guardrails Filter — инструмент для более безопасной работы с генеративным ИИ. Его задача довольно понятная: не дать конфиденциальным данным случайно утечь в большую языковую модель.

Схема работы выглядит так: сервис проверяет текст запроса, ищет в нём конфиденциальные данные — например, персональные сведения, банковские реквизиты, API-ключи и другие секреты, — затем маскирует их и только после этого отправляет обезличенный запрос в модель. Когда модель возвращает ответ, система подставляет реальные значения обратно.

Иначе говоря, пользователь получает нормальный результат, но сами чувствительные данные не уходят за пределы корпоративного контура в исходном виде.

Сейчас инструмент рассчитан на работу с моделями из сервиса Cloud.ru Foundation Models. В этой платформе доступно более 20 моделей разных типов, включая text-to-text, audio-to-text и image-text-to-text. При этом Cloud.ru отдельно уточняет, что механизм фильтрации будет доступен и в формате on-premise, то есть для установки на стороне самого заказчика.

Появление такого инструмента хорошо вписывается в общий тренд: компании всё активнее используют генеративный ИИ, но тема утечек данных остаётся одной из главных причин, почему внедрение идёт не так быстро, как хотелось бы. Особенно это чувствительно для отраслей, где много персональной и служебной информации, — например, для здравоохранения, ретейла и госсектора.

Кроме того, Cloud.ru сообщила, что добавила в Foundation Models LLM-модель российской компании HiveTrace с Guardrails-механизмом. По заявлению компании, такая модель должна лучше справляться с рисками вроде промпт-инъекций, утечки системных инструкций и некорректной обработки выходных данных.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru