Mozilla устранила уязвимость Firefox, продемонтрированную на Pwn2Own

Mozilla устранила уязвимость Firefox, продемонтрированную на Pwn2Own

Mozilla устранила уязвимость Firefox, продемонтрированную на Pwn2Own

Mozilla исправила уязвимость в Firefox, раскрытую на прошлой неделе командой исследователей из пекинской компании Chaitin Tech в рамках конкурса Pwn2Own 2017.

Эксперты Chaitin Security Research Lab взломали Firefox, использовав целочисленное переполнение и повысили привилегии до уровня SYSTEM, задействовав уязвимость в ядре Windows. Благодаря этому они заработали 30 000 долларов.

Уязвимость целочисленного переполнения, получившая статус критической и известная под идентификатором CVE-2017-5428, была исправлена в пятницу с выходом Firefox 52.0.1. Другие исправления и улучшения безопасности в этот выпуск включены не были.

«В рамках конкурса Pwn2Own была обнаружена уязвимость целочисленного переполнения в createImageBitmap(). Исправление этой уязвимости отключает экспериментальные расширения API createImageBitmap» - пишет Mozilla.

Moritz Jodeit из Blue Frost Security также пытался взломать Firefox на конкурсе Pwn2Own, но ему не удалось уложиться в отведенное время.

Помимо Firefox, Chaitin Security Research Lab также обнаружила недостатки в Safari, macOS и Ubuntu и заработала в общей сложности 90 000 долларов за свои эксплойты.

Подпишитесь на новости

Наталья Касперская поставила под сомнение доверие к генеративному ИИ

Генеративный ИИ умеет писать тексты и код, но можно ли на него полагаться? Наталья Касперская считает, что с доверием к таким системам пока больше вопросов, чем ответов. В интервью корреспонденту Anti-Malware.ru Олесе Афанасьевой на BIS Summit она назвала критерий доверенности применительно к генеративному ИИ загадкой.

По объяснению Касперской, доверенная система должна работать с заранее заданными параметрами и обеспечивать предсказуемый результат.

Генеративный ИИ, по её оценке, под это определение не подпадает: он не способен каждый раз выдавать один и тот же результат.

«Критерий доверенности в применении к генеративному искусственному интеллекту для меня является загадкой», — заявила она.

Главная проблема, считает Касперская, — масштаб моделей. Огромное количество параметров и данных делает полноценную проверку такой системы практически недостижимой. Можно протестировать отдельные ответы и сценарии, но это ещё не доказывает надёжность всей модели.

«Вы можете сделать какие-то выборочные проверки, частичные. Они будут выборочными и частичными, они ничего не докажут», — подчеркнула Касперская.

Получается неудобный вопрос для бизнеса и государства: как доверять системе, поведение которой нельзя исчерпывающе проверить? По словам председателя правления АРПП «Отечественный софт», задача создания доверенного ИИ поставлена, но готового способа её решения она пока не видит.

Одними разговорами, считает Касперская, проблему не закрыть. Нужна совместная работа специалистов по ИИ и информационной безопасности, методистов и разработчиков стандартов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru