Уязвимость в OpenJPEG эксплуатируется при помощи вредоносных изображений

Уязвимость в OpenJPEG эксплуатируется при помощи вредоносных изображений

Уязвимость в OpenJPEG эксплуатируется при помощи вредоносных изображений

Выпущенное на прошлой неделе обновление библиотеки OpenJPEG устраняет несколько уязвимостей. Среди них есть брешь, позволяющая выполнить произвольный код, используя специально созданные файлы-изображения.

OpenJPEG - библиотека с открытым исходным кодом, предназначенная для кодирования и декодирования изображений формата JPEG2000, который часто используется для встраивания изображений в PDF-документы. OpenJPEG используется популярными программами для просмотра PDF, например, встроенная в Google Chrome PDFium использует эту библиотеку.

Исследователи Cisco обнаружили, что уязвимость можно проэксплуатировать, если удастся заставить пользователя открыть специально созданное JPEG2000-изображение или PDF-документ, содержащий такое изображение.

В случае атаки, описанной экспертами, злоумышленник прикрепляет вредоносный файл к электронному письму или загружает на сервисы вроде Dropbox или Google Drive и затем дает пользователю ссылку на него.

Об этой уязвимости (CVE-2016-8332) разработчикам OpenJPEG было сообщено в конце июля. На прошлой неделе, с выходом версии 2.1.2, брешь была исправлена.

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru