Уязвимость загрузки DLL в программах Corel

Уязвимость загрузки DLL в программах Corel

Как выяснилось, многочисленные программы Corel допускают проведение атаки через загрузку стороннего DLL. Атака типа DLL hijacking позволяет заменить оригинальную динамическую библиотеку из папки с программой Corel на вредоносную динамическую библиотеку, которая будет тут же запущена в контексте приложения.

Список уязвимых продуктов

  • Corel DRAW X7
  • Corel Photo-Paint X7
  • Corel PaintShop Pro X7
  • Corel CAD 2014
  • Corel Painter 2015
  • Corel PDF Fusion
  • Corel VideoStudio PRO X7
  • Corel FastFlick

Другие версии программ тоже могут быть уязвимы, они ещё не проверялись.

В зависимости от динамической библиотеки, которая используется на компьютере жертвы при проведении атаки, уязвимость классифицируется по-разному, пишет xakep.ru.

  • CVE-2014-8393 (wintab32.dll)
  • CVE-2014-8394 (TD_Mgd_3.08_9.dll)
  • CVE-2014-8395 (wacommt.dll)
  • CVE-2014-8396 (quserex.dll)
  • CVE-2014-8397 (u32ZLib.dll)
  • CVE-2014-8398 (igfxcmrt32.dll”, “ipl.dll”, “MSPStyleLib.dll”, “uFioUtil.dll”, “uhDSPlay.dll”, “uipl.dll”, “uvipl.dll”, “VC1DecDll.dll” or “VC1DecDll_SSE3.dll)

Баг в программах Corel нашли исследователи из компании Core Security (Exploit Writers Team). О нём сообщили производителю 9 декабря 2014 года. Последующие попытки связаться с разработчиками из Corel 17 декабря и 2 января через почту и твиттер закончились неудачно, так что сейчас информация опубликована в открытом доступе. Патчей ещё нет.

Нейросеть как цифровой костыль: учёные предупредили об ослаблении мышления

Активное использование искусственного интеллекта может постепенно ослаблять навыки, которые человек передаёт нейросети. К такому выводу пришли исследователи из университетов Ватерлоо, Торонто и Пердью. Впрочем, отправлять ChatGPT на костёр рано: проблема не в самом ИИ, а в привычке использовать его вместо собственной головы.

Учёные называют этот процесс когнитивной разгрузкой. Человек поручает внешнему инструменту запоминать информацию, искать решения и выстраивать рассуждения.

Результат появляется быстрее, но мозг получает меньше практики. Если так продолжается долго, самостоятельно выполнить знакомую задачу становится сложнее.

Показательный эксперимент провели почти с тысячей школьников, изучавших математику. Во время тренировок обычный помощник на базе GPT-4 улучшил их результаты на 48%.


Однако после отключения нейросети ученики написали проверочную работу на 17% хуже группы, которая занималась без ИИ. Другой вариант ИИ-репетитора работал иначе: не выдавал готовое решение, а подталкивал школьников к самостоятельному ответу. В этом случае заметного ухудшения результатов не обнаружили.


Похожий эффект исследователи наблюдали у врачей, применявших ИИ для поиска аденом во время колоноскопии. После возвращения к работе без алгоритма эффективность специалистов снизилась: показатель выявления образований упал с 28,4 до 22,4%.

Особенно опасной такая зависимость может стать в профессиях, где необходимо самостоятельно принимать сложные решения. Чем больше работы забирает алгоритм, тем реже человек тренирует собственные навыки.


Отказываться от нейросетей авторы не предлагают. Безопаснее использовать их для подсказок, объяснений, обратной связи и проверки собственных выводов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru