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.

Более трех четвертей россиян не отличают нейросетевой контент от реального

Согласно исследованию агентств Spektr и СКОТЧ, 77% участников не смогли отличить изображения, созданные нейросетями, от реальных фотографий. В опросе приняли участие около 1000 человек. Респондентам в случайном порядке показывали пять изображений, из которых четыре были сгенерированы ИИ, а одно — подлинное.

Результаты исследования приводит РБК. Корректно определить сгенерированные изображения смогли лишь 23% опрошенных.

При этом в более молодых возрастных группах показатели оказались выше. Среди респондентов до 30 лет правильный ответ дали 30%, в группе 31–44 года — 25%.

В числе признаков «настоящего» фото участники называли убедительные детали, реалистичные свет и тени, а также естественную улыбку человека в кадре. Например, изображение с улыбающимся мужчиной чаще других считали реальным участники в возрасте 45–60 лет — 28% из них выбрали именно этот вариант.

Примечательно, что доля тех, кто ошибается при определении ИИ-контента, растёт. Согласно результатам исследования MWS, опубликованным летом 2025 года, правильно распознать сгенерированные изображения смогли более трети респондентов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru