Adobe исправили 42 уязвимости в Reader, Acrobat и Flash

Adobe исправили 42 уязвимости в Reader, Acrobat и Flash

Adobe исправили 42 уязвимости в Reader, Acrobat и Flash

Adobe во вторник проинформировала своих пользователей об устранении 42 уязвимостей в продуктах Acrobat, Reader и Flash Player. Среди этих брешей много тех, которые могут привести к выполнению произвольного кода.

Обновленные версии Acrobat 11 и Reader 15 исправляют в общей сложности 29 дыр в безопасности, некоторые из которых могут позволить злоумышленнику получить контроль над уязвимой системой. Ошибки, связанные с повреждением памяти могли привести к выполнению кода.

Об уязвимостях в Acrobat и Reader Adobe сообщили исследователи из Clarified Security, Tencent, Source Incite, Fortinet и Cure53.

В случае с Flash Player, новая версия 24.0.0.194 патчит 13 критических дыр в безопасности, которые могут привести к выполнению произвольного кода или раскрытию информации. Adobe узнала об этих уязвимостях от независимого исследователя Khalil Zhani и экспертов из Microsoft, Google, Tencent, COSIG и Fortinet.

Adobe утверждают, что нет никаких доказательств того, что эти уязвимости эксплуатировались в реальных атаках.

Подпишитесь на новости

Роскомнадзор встроил машинное обучение в систему фильтрации трафика

Роскомнадзор внедрил механизм фильтрации интернет-трафика на основе машинного обучения и потратил на него 2,27 млрд рублей. Это следует из паспорта ведомственной программы цифровой трансформации на 2026-2028 годы. В документе указано, что РКН использует отечественную модель, развернутую на собственной инфраструктуре.

Ее название не раскрывается, большая языковая модель в системе не применяется.

С паспортом программы ознакомился Forbes. Механизм встроен в автоматизированную систему обеспечения безопасности российского сегмента интернета (АСБИ).

Через нее Роскомнадзор управляет ТСПУ, оборудованием для фильтрации трафика на сетях операторов связи. На установку новых и модернизацию действующих ТСПУ в 2026 году заложено 3,99 млрд рублей основного финансирования и еще 6,2 млрд рублей дополнительного.

О планах использовать ИИ для фильтрации стало известно в январе. В мае ведомство собиралось взять для этого модель Astra AI от «Группы Астра».

VPN в описании механизма прямо не упоминается. Дмитрий Кутейников из RKS Global считает, что модель может оценивать вероятность использования VPN по внешним признакам, например по размеру и ритму пакетов или длительности сессии, без чтения содержимого. По его словам, под ошибочную блокировку могут попасть корпоративные VPN и облачные сервисы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru