Обнаружены уязвимости в продуктах AVG, Symantec и McAfee

Обнаружены уязвимости в продуктах AVG, Symantec и McAfee

Обнаружены уязвимости в продуктах AVG, Symantec и McAfee

Сотни продуктов, призванные обеспечивать антивирусную безопасность могут не справляться с этой задачей из-за уязвимости, связанной с перехватами в коде.

Исследование провели эксперты компании enSilo Уди Яво (Udi Yavo) и Томмер Биттон (Tommer Bitton), в ходе этого исследования раскрылись ошибки в антивирусных средствах для Windows.

Эксперты упоминают продукты компаний AVG, Symantec и McAfee. Антивирусы уязвимы из-за использования библиотеки Microsoft Detours, позволяющей перехватывать Win32 API-вызовы. Исследователи не уточнили, затронут ли набор средств EMET от Microsoft.

Чтобы воспользоваться уязвимостью и отключить средства защиты, злоумышленникам потребуется доступ к системе.

«Мы нашли шесть различных уязвимостей, являющихся следствием неправильной реализации методов перехвата в коде» - говорят эксперты.

«Уязвимости были найдены в более чем 15 различных продуктах. А на деле затронуты тысячи».

Microsoft планирует выпустить в следующем месяце патч для Detours, который устранит эти проблемы.

Эксперты протестировали продукты безопасности с помощью атаки посредника (man-in-the-middle), такой вид атаки использует, например, троян Duqu. Результаты оказались неутешительными – многие продукты уязвимы.

Также специалисты уверены, что процесс исправления уязвимого кода в антивирусных продуктах займет много времени.

Подпишитесь на новости

Наталья Касперская поставила под сомнение доверие к генеративному ИИ

Генеративный ИИ умеет писать тексты и код, но можно ли на него полагаться? Наталья Касперская считает, что с доверием к таким системам пока больше вопросов, чем ответов. В интервью корреспонденту Anti-Malware.ru Олесе Афанасьевой на BIS Summit она назвала критерий доверенности применительно к генеративному ИИ загадкой.

По объяснению Касперской, доверенная система должна работать с заранее заданными параметрами и обеспечивать предсказуемый результат.

Генеративный ИИ, по её оценке, под это определение не подпадает: он не способен каждый раз выдавать один и тот же результат.

«Критерий доверенности в применении к генеративному искусственному интеллекту для меня является загадкой», — заявила она.

Главная проблема, считает Касперская, — масштаб моделей. Огромное количество параметров и данных делает полноценную проверку такой системы практически недостижимой. Можно протестировать отдельные ответы и сценарии, но это ещё не доказывает надёжность всей модели.

«Вы можете сделать какие-то выборочные проверки, частичные. Они будут выборочными и частичными, они ничего не докажут», — подчеркнула Касперская.

Получается неудобный вопрос для бизнеса и государства: как доверять системе, поведение которой нельзя исчерпывающе проверить? По словам председателя правления АРПП «Отечественный софт», задача создания доверенного ИИ поставлена, но готового способа её решения она пока не видит.

Одними разговорами, считает Касперская, проблему не закрыть. Нужна совместная работа специалистов по ИИ и информационной безопасности, методистов и разработчиков стандартов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru