Adobe устранила раскрытые на Pwn2Own уязвимости в Reader и Flash

Adobe устранила раскрытые на Pwn2Own уязвимости в Reader и Flash

Adobe устранила раскрытые на Pwn2Own уязвимости в Reader и Flash

Во вторник Adobe выпустила обновления безопасности для нескольких своих продуктов. Эти патчи устраняют 59 уязвимостей, в число которых входят бреши, обнаруженные на ежегодном конкурсе хакеров Pwn2Own 2017.

Большинство уязвимостей, а именно 47, были устранены в Adobe Acrobat и Reader для Windows и Mac. Эти бреши получили статус критических и представляют собой проблему повреждения памяти, которая может привести к произвольному выполнению кода или утечке памяти.

Семь критических уязвимостей были исправлены в Adobe Flash Player. Они также могли привести к выполнению кода.

О многих дырах в безопасности Adobe было сообщено исследователями проекта Trend Micro Zero Day Initiative (ZDI). Исследователи ZDI опубликовали пять сообщений, в которых подробно описываются обнаруженные на Pwn2Own уязвимости: CVE-2017-3062, CVE-2017-3063, CVE-2017-3055, CVE-2017-3056 и CVE-2017-3057.

Adobe также устранила бреши в Photoshop CC для Mac и Windows, Campaign и Creative Cloud Desktop для Windows. Компания не нашла подтверждений тому, что какая-либо из этих уязвимостей используется в реальных атаках.

Нейросеть как цифровой костыль: учёные предупредили об ослаблении мышления

Активное использование искусственного интеллекта может постепенно ослаблять навыки, которые человек передаёт нейросети. К такому выводу пришли исследователи из университетов Ватерлоо, Торонто и Пердью. Впрочем, отправлять ChatGPT на костёр рано: проблема не в самом ИИ, а в привычке использовать его вместо собственной головы.

Учёные называют этот процесс когнитивной разгрузкой. Человек поручает внешнему инструменту запоминать информацию, искать решения и выстраивать рассуждения.

Результат появляется быстрее, но мозг получает меньше практики. Если так продолжается долго, самостоятельно выполнить знакомую задачу становится сложнее.

Показательный эксперимент провели почти с тысячей школьников, изучавших математику. Во время тренировок обычный помощник на базе GPT-4 улучшил их результаты на 48%.


Однако после отключения нейросети ученики написали проверочную работу на 17% хуже группы, которая занималась без ИИ. Другой вариант ИИ-репетитора работал иначе: не выдавал готовое решение, а подталкивал школьников к самостоятельному ответу. В этом случае заметного ухудшения результатов не обнаружили.


Похожий эффект исследователи наблюдали у врачей, применявших ИИ для поиска аденом во время колоноскопии. После возвращения к работе без алгоритма эффективность специалистов снизилась: показатель выявления образований упал с 28,4 до 22,4%.

Особенно опасной такая зависимость может стать в профессиях, где необходимо самостоятельно принимать сложные решения. Чем больше работы забирает алгоритм, тем реже человек тренирует собственные навыки.


Отказываться от нейросетей авторы не предлагают. Безопаснее использовать их для подсказок, объяснений, обратной связи и проверки собственных выводов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru