Apple исправила уязвимости нулевого дня в Mac OS X и Safari

Apple исправила уязвимости нулевого дня в Mac OS X и Safari

Apple исправила уязвимости нулевого дня в Mac OS X и Safari

Apple выпустила обновления безопасности для Mac OS X и Safari для исправления уязвимостей нулевого дня, которые были недавно использованы для шпионажа.

Уязвимости, известные под именами CVE-2016-4655, CVE-2016-4656 и CVE-2016-4657 были обнаружены экспертами Citizen Lab и Lookout после того, как их стала активно эксплуатировать программа для слежения Pegasus. Есть точка зрения, что эта программа используется государственными органами для надзора.

Как оказалось, три уязвимости не затрагивают только IOS. Apple выпустили патч для устранения CVE-2016-4655 и CVE-2016-4656 в OS X Yosemite v10.10.5 и OS X El Capitan v10.11.6. И другой патч для CVE-2016-4657 в Safari (для OS X Mavericks v10.9.5 и OS X Yosemite v10.10.5).

Первые две уязвимости затрагивают ядро и могут быть использованы для выполнения произвольного кода на системе с наивысшими привилегиями. Третья проблема может привести к выполнению произвольного кода при посещении пользователем вредоносного сайта.

Тот факт, что за такие уязвимости готовы платить миллионы долларов доказывает, что они имеют серьезное значение.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Российские учёные научили ИИ ловить фейковые фото и нелепые изображения

Исследователи из AIRI, Сколтеха, MWS AI и МФТИ по-новому решили одну из наиболее сложных задач компьютерного зрения — выявление изображений с нелогичным содержанием, вроде рыцаря с мобильником или пингвина на велосипеде.

Разработанный ими метод TLG (Through the Looking Glass, «В Зазеркалье») использует ИИ для создания текстовых описаний картинок и обнаружения противоречий при сопоставлении с визуальным содержанием.

В комментарии для «Известий» один из соавторов проекта, доктор компьютерных наук Александр Панченко пояснил: существующие ИИ-модели хорошо распознают элементы картинок, но плохо улавливают контекст — далеко не всегда понимают совместимость представленных объектов с точки зрения здравого смысла.

Чтобы проверить действенность своего подхода, экспериментаторы создали датасет, включив него 824 изображения с нелепыми ситуациями. Тестирование алгоритма показало точность распознавания до 87,5%, что на 0,5-15% выше показателей других существующих моделей, а также большую экономию вычислительных ресурсов.

Новаторская разработка, по словам Панченко, способна повысить надежность систем компьютерного зрения. После доработки и дообучения ее также можно будет использовать для модерации контента — к примеру, для выявления фейковых фото.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru