Adobe устранили уязвимость во Flash, используемую в целевых атаках

Adobe устранили уязвимость во Flash, используемую в целевых атаках

Adobe устранили уязвимость во Flash, используемую в целевых атаках

Adobe выпустили обновления для Flash Player, исправляющие критические уязвимости, которые в настоящее время активно эксплуатируются злоумышленниками в целевых атаках.

Первая брешь, идущая под идентификатором CVE-2016-7855, может быть использована для выполнения произвольного кода. Об этой уязвимости Adobe сообщили эксперты группы исследований угроз Google Нил Мехта и Билли Леонард.

Согласно Adobe, эксплоит с CVE-2016-7855 уже существует и был использован в целевых атаках на пользователей Windows 7, 8.1 и 10. Более подробную информацию компания не разглашает.

С выпуском версии Flash Player 23.0.0.205 и 11.2.202.643 (Linux), компания исправила эту уязвимость. Затронутыми версиями являются 23.0.0.185 и более ранние, 11.2.202.637 и более ранние для Linux.

Microsoft и Google ожидают обновления Chrome, Internet Explorer 11 и Edge, которые исправят CVE-2016-7855.

Подпишитесь на новости

Разработчик создал язык KillSwitch, который специально путает нейросети

Инженер Cloudflare Доминик Пичета представил KillSwitch — экспериментальный язык программирования, созданный для того, чтобы нейросети спотыкались при чтении и написании кода. Пока индустрия делает разработку удобнее для ИИ, он решил устроить ему полосу препятствий.

В своём блоге Пичета объяснил, что хотел проверить способность моделей работать с незнакомым языком и одновременно использовать их слабости: трудности с подсчётом символов, восприимчивость к инструкциям и чрезмерно чувствительные защитные фильтры.

Программы KillSwitch выглядят как рассказы, большую часть которых интерпретатор игнорирует. Среди текста спрятаны настоящие команды, а значения можно извлекать из других строк, указывая расстояние до них. Для идентификаторов действуют правила, связанные с количеством букв и анаграммами.

Отдельный троллинг — конструкции вроде «игнорируй предыдущие инструкции», которые здесь имеют значение внутри языка. Добавьте намеренную ложь в документации и формулировки, провоцирующие защитные механизмы моделей, — получите весьма недружелюбную среду для кодинг-агента.

 

В тестах нейросети писали Hello World, объясняли результат программы и переделывали конвертер температуры. Лучший результат получил Claude Opus 5 — 66,8 балла.

Исходники и спецификация открыты на GitHub. Если модели справятся с нынешними заданиями, автор планирует усложнить проверку.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru