Тысячи IoT-устройств под угрозой из-за уязвимости в библиотеке gSOAP

Тысячи IoT-устройств под угрозой из-за уязвимости в библиотеке gSOAP

Тысячи IoT-устройств под угрозой из-за уязвимости в библиотеке gSOAP

Специалисты компании Senrio обнаружили баг в популярной C/C++ библиотеке gSOAP, которая широко используется при разработке прошивок для различных IoT-девайсов. Авторы библиотеки, компания Genivia, пишут, что их продукт может пригодиться компаниям, которые «занимаются разработкой продуктов, отвечающих новейшим стандартам для XML, XML Web services, WSDL и так далее».

Проблема, получившая название Devil’s Ivy и идентификатор CVE-2017-9765, была найдена практически случайно, в ходе анализа прошивки камеры Axis M3004. Связавшись с производителем устройства, исследователи выяснили, что баг присутствует в 249 из 252 моделях камер, выпускаемых компанией, а корни проблемы уходят к использованию библиотеки gSOAP, пишет xakep.ru.

Хотя уязвимость является простым переполнением буфера (buffer overflow), с ее помощью специалисты Senrio сумели добиться выполнения вредоносного кода на камере Axis. 

Хотя Axis уже выпустили обновленную прошивку для своих камер, а разработчики gSOAP исправили баг и 21 июня представили версию 2.8.48, исследователи предупреждают, что уязвимость еще может доставить немало проблем.  Дело в популярности библиотеки gSOAP, которой пользуются многие производители и разработчики. К примеру, на сайте Genivia  сказано, что суммарное количество загрузок gSOAP превышает один миллион. Таким образом, использовать уязвимые версии библиотеки могу тысячи IoT-устройств, и, к сожалению, далеко не все производители готовы выпускать патчи так же оперативно, как Axis.

Лучшие LLM ошибаются с ядовитыми грибами в каждом девятом случае

Разработчик Пётр Мигдал проверил, можно ли доверить нейросети самый рискованный этап тихой охоты — определение грибов по фотографии. Короткий ответ: если очень хочется однажды поужинать дважды, то можно. В бенчмарк вошли 1040 фотографий 55 видов грибов, наиболее распространённых в Польше.

Изображения взяли из датасета FungiTastic, созданного на основе Atlas of Danish Fungi. Полная база содержит свыше 600 тыс. снимков с экспертной классификацией, а для части образцов вид подтверждён анализом ДНК.

Модели показывали каждую фотографию и просили назвать пять наиболее вероятных видов на латыни. Дополнительно их не обучали и специальные инструменты не подключали.


Лучше остальных справилась Gemini 3.8 Flash: правильный вид оказался на первом месте в 65% случаев и попал в пятёрку ответов в 85%. Немного отстали Gemini 3.6 Flash с результатами 64% и 85%, а также Gemini 3.7 Flash — 61% и 82%. Внизу таблицы расположились Qwen 3.8 27B, MiniMax-M3 и Qwen 3.8 Flash.


Но высокая точность закончилась там, где начался вопрос безопасности. Gemini 3.8 Flash и Gemini 3.6 Flash примерно в 11% случаев определяли ядовитые грибы как съедобные виды. У GPT-5.6 Sol доля опасных ошибок достигла 24%, у Claude Opus 5 — 29%, а у Qwen 3.8 27B — 36%. То есть последняя модель потенциально отправляла в корзину не тот гриб чаще чем в каждом третьем случае.

Есть важная оговорка: нейросети напрямую не спрашивали, можно ли есть находку. Они определяли вид, а затем исследователь сопоставлял ответы с таблицей съедобности. Некоторые модели и вовсе отказывались давать классификацию.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru