Критическое обновление Java SE устраняет 50 уязвимостей

Критическое обновление Java SE устраняет 50 уязвимостей

Компания Oracle представила крупнейшее в истории обновления с исправлением проблем безопасности в Java SE - Java SE 7 Update 13 и Java SE 6 Update 39, в которых устранено 50 уязвимостей, 26 из которым присвоен максимальный уровень опасности (CVSS Score 10.0), подразумевающий возможность выхода за пределы изолированного окружения виртуальной машины и инициирования выполнения кода в системе при обработке специально оформленного контента.

Изначально, выпуск обновлений был запланирован на 19 февраля, но был выпущен раньше срока, так как одна критическая уязвимость, исправленная в браузерном Java-плагине, имеет характер zero-day проблемы, для которой в сети уже зафиксированы факты эксплуатации. Все критические проблемы подвержены удалённой эксплуатации без необходимости аутентификации. 23 критические уязвимости проявляются на стороне клиента при обработке в браузерном плагине специально оформленного Java Web Start приложения или Java-апплета, трём проблемам подвержены как клиентские, так и серверные системы (эксплуатация через обращение к серверному API), передает uinc.ru.

Отдельно отмечаются 2 уязвимости в серверном компоненте JSSE (Java Secure Socket Extension). Из общего числа проблем 49 уязвимостей могут быть эксплуатированы удаленно с вектором атаки через сеть без предварительной аутентификации. 39 уязвимостей выявлено в Java Runtime Environment, а 11 в JavaFX. Из уязвимостей в JRE две проблемы найдены в 2D-подсистеме, 4 в CORBA, 4 в AWT, 10 в Deployment Toolkit, 3 в JMX, 5 в библиотеках, 2 в JSSE, 1 в Java Beans, 1 в системе скриптинга, 1 в звуковой подсистеме, 1 в инсталляторе, 1 в JAX-WS, 1 в JAXP, 1 в RMI, 1 в сетевой подсистеме.

В анонсе Oracle отмечается, что опасность эксплуатации проблем безопасности снижена благодаря тому, что начиная с Java SE 7 Update 11 был изменён предлагаемый по умолчанию уровень безопасности. Если ранее при выполнении апплетов использовался средний уровень безопасности, то теперь задействован наивысший уровень, включающий дополнительные проверки и требующий обязательного ручного подтверждения запуска в браузере неподписанных апплетов, приложений Java Web Start или JavaFX. Тем не менее, Адам Говдяк (Adam Gowdiak), известный польский исследователь безопасности, недавно заявил, что уровни безопасности можно обойти и они эффективны только в теории.

На практике же, достаточно быстро удалось найти уязвимость, позволяющую обеспечить выполнение вредоносного ПО даже при активации наивысшего уровня защиты, вообще запрещающего запуск неподписанных апплетов. Используя указанную уязвимость вредоносное ПО как и раньше может запускаться с открытой страницы, абсолютно незаметно для пользователя.

Власти передумали запрещать иностранные нейросети в России

Идея быстро пересадить всю страну на отечественный ИИ отправляется на доработку. Из финальной версии законопроекта об искусственном интеллекте исчезли самые жёсткие ограничения, которые еще весной вызвали бурные споры у бизнеса и ИТ-отрасли.

Как выяснили «Известия», власти отказались от планов запрещать использование зарубежных нейросетей в России.

Более того, уже внедрённые иностранные ИИ-решения в критически важных сферах сферах — от госуправления до объектов КИИ — смогут работать как минимум до 2032 года. Правда, при одном условии: данные должны храниться и обрабатываться на территории России.

Ещё одна важная новость: частный бизнес никто не собирается заставлять переходить исключительно на российские большие языковые модели. Компании смогут сами выбирать, какие технологии использовать. Об этом заявил вице-премьер Дмитрий Григоренко.

Из законопроекта также исчезли положения, которые позволяли бы государству запрещать отдельные зарубежные нейросети. Не осталось и требования обучать российские ИИ-модели исключительно на отечественных данных. Смягчили даже вопрос маркировки контента: теперь разработчики должны лишь предоставить возможность помечать материалы, созданные с помощью ИИ, а не делать это в обязательном порядке.

По сути, документ стал заметно либеральнее. Теперь он касается только больших фундаментальных моделей, а небольшие нейросети и решения в области компьютерного зрения под его регулирование практически не попадают.

Эксперты считают такой разворот вполне логичным. Российский рынок уже давно использует зарубежные открытые модели вроде Qwen, DeepSeek и Llama как основу для собственных продуктов. Жёсткий запрет мог бы буквально остановить работу множества сервисов и затормозить внедрение ИИ в стране.

В отрасли признают: отечественные разработки активно развиваются, но полностью заменить лучшие зарубежные решения пока не могут. Поэтому переходный период до 2032 года выглядит скорее попыткой выиграть время для российских разработчиков, чем подготовкой к масштабному запрету.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru