Воровавшего интимные снимки бывшей соседки американца вычислили по VPN

Воровавшего интимные снимки бывшей соседки американца вычислили по VPN

ФБР использовало сохраненные данные анонимайзера PureVPN для отслеживания человека, подозреваемого в киберпреследовании. Компания-разработчик шифровальщика при этом утверждает, что не собирает и не хранит информацию, которая позволила бы идентифицировать пользователей программы и отследить их активность.

По обвинению в киберсталкинге власти США арестовали Райана Лина (Ryan Lin) из Массачусетса. Он обвиняется в слежке за своей бывшей соседкой Дженнифер Смит (Jennifer Smith), а также за ее друзьями и родственниками. По версии обвинения, мужчина использовал доступные анонимный браузер Tor и программу-шифровальщик PureVPN, чтобы скрыть свою личность и беспрепятственно терроризировать жертву, передает lenta.ru.

Преступник похищал, подделывал и распространял интимные снимки Смит. Также он создавал подставные аккаунты, используя имя и другие личные данные женщины, для предложения специфических интимных услуг и публикации сексуальных фантазий от имени жертвы.

Как утверждают представители спецслужб, следственные мероприятия выявили, что на компьютере преступника была установлена ​​программа шифрования PureVPN, а журнал действий, сохраненный поставщиком VPN, указал на IP-адрес преследователя.

Опыт этого расследования показывает, что заявления провайдеров услуг шифрования могут абсолютно не соответствовать действительности. В разделе «Политика конфиденциальности» на своем сайте компания PureVPN утверждает, что не хранит журналов данных, подобных тому, что помог арестовать Райана Лина.

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

В пакете Python для PDF.js, используемой в Firefox, нашли уязвимость

Критическую уязвимость обнаружили в пакете Python llama_cpp_python. Злоумышленники могут использовать эту брешь для выполнения произвольного кода в системе, поставив под угрозу данные и операции.

Популярный пакет llama_cpp_python, загруженный более чем 3 миллиона раз, позволяет разработчикам интегрировать модели искусственного интеллекта с Python.

Баг отслеживается как CVE-2024-34359 (9,7 баллов по шкале CVSS). Компания Checkmarx, занимающаяся безопасностью цепочки поставок программного обеспечения, назвала уязвимость Llama Drama.

Брешь, которую устранили в версии 0.2.72, обнаружил исследователь Патрик Пенг (retr0reg).

Неправильное использование шаблонизатора Jinja2 в пакете llama_cpp_python позволяет внедрять шаблоны на стороне сервера, что приводит к удаленному выполнению кода с помощью специально созданной полезной нагрузки.

Исследователи подчеркивают: необходимо соблюдать правила безопасности на протяжении всего жизненного цикла систем искусственного интеллекта и их компонентов, чтобы уязвимости не возникали.  

Разработка последовала за обнаружением уязвимости высокой степени риска в JavaScript-библиотеке Mozilla PDF.js (CVE-2024-4367), которая могла привести к выполнению произвольного кода.

В сообщении Mozilla говорится, что при обработке шрифтов в PDF.js отсутствовала проверка типа, которая позволяла выполнять произвольный JavaScript в контексте PDF.js.

С помощью уязвимости злоумышленники выполняли скрипт, как только в браузере Firefox открывался PDF-документ, содержащий вредонос. 

Баг был устранён компанией в Firefox 126, Firefox ESR 115.11 и Thunderbird 115.11, выпущенных на прошлой неделе, а также в модуле npm pdfjs-dist версии 4.2.67, выпущенном 29 апреля 2024 года.

Как пояснил специалист Томас Ринсма, большинство библиотек-оболочек, таких как react-pdf, тоже выпустили исправленные версии. Специалисты рекомендуют библиотекам, которые включат PDF.js, рекурсивно проверить папку node_modules на наличие файлов с именем pdf.js, чтобы избежать проблем.

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru