Пакистанский эксперт выявил уязвимости на Avira`BetaCenter

Пакистанский эксперт выявил уязвимости на Avira`BetaCenter

 Пакистанский специалист в области ИБ Рафей Балох (Rafay Baloch) выявил несколько уязвимостей (обход каталога, DT-уязвимость и XSS-уязвимость) на сайте Avira`BetaCenter. Обход каталога позволяет хакерам получать доступ к служебным каталогам и файлам, и, в некоторых случаях, выполнять команды.

По словам эксперта, обход каталога позволил ему получить доступ к файлу winboot.ini.

 

Рафей Балох (Rafay Baloch) связался с представителями Avira, сообщив им о выявленных уязвимостях. Сотрудники Avira передали полученную информацию специалистам хостинговой компании Centercode, которая управляет BetaCenter. По имеющимся данным, все уязвимости были закрыты уже через несколько часов после того, как эксперт сообщил о них.

Avira вручила исследователю благодарственный сертификат. В свою очередь, Centercode передала Рафею Балоху (Rafay Baloch) подарочную карту Amazon. 

Лучшие LLM ошибаются с ядовитыми грибами в каждом девятом случае

Разработчик Пётр Мигдал проверил, можно ли доверить нейросети самый рискованный этап тихой охоты — определение грибов по фотографии. Короткий ответ: если очень хочется однажды поужинать дважды, то можно. В бенчмарк вошли 1040 фотографий 55 видов грибов, наиболее распространённых в Польше.

Изображения взяли из датасета FungiTastic, созданного на основе Atlas of Danish Fungi. Полная база содержит свыше 600 тыс. снимков с экспертной классификацией, а для части образцов вид подтверждён анализом ДНК.

Модели показывали каждую фотографию и просили назвать пять наиболее вероятных видов на латыни. Дополнительно их не обучали и специальные инструменты не подключали.


Лучше остальных справилась Gemini 3.8 Flash: правильный вид оказался на первом месте в 65% случаев и попал в пятёрку ответов в 85%. Немного отстали Gemini 3.6 Flash с результатами 64% и 85%, а также Gemini 3.7 Flash — 61% и 82%. Внизу таблицы расположились Qwen 3.8 27B, MiniMax-M3 и Qwen 3.8 Flash.


Но высокая точность закончилась там, где начался вопрос безопасности. Gemini 3.8 Flash и Gemini 3.6 Flash примерно в 11% случаев определяли ядовитые грибы как съедобные виды. У GPT-5.6 Sol доля опасных ошибок достигла 24%, у Claude Opus 5 — 29%, а у Qwen 3.8 27B — 36%. То есть последняя модель потенциально отправляла в корзину не тот гриб чаще чем в каждом третьем случае.

Есть важная оговорка: нейросети напрямую не спрашивали, можно ли есть находку. Они определяли вид, а затем исследователь сопоставлял ответы с таблицей съедобности. Некоторые модели и вовсе отказывались давать классификацию.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru