SAP исправила в своих продуктах уязвимости 10-летней давности

SAP исправила в своих продуктах уязвимости 10-летней давности

SAP исправила в своих продуктах уязвимости 10-летней давности

На этой неделе SAP выпустила набор патчей, устраняющих уязвимости высокого и среднего уровня в продуктах компании. Всего было исправлено 10 брешей, 7 из которых имеют средний уровень опасности, 3 оставшихся — высокий уровень.

Самые опасные бреши затрагивают SAP Internet Graphics Server (IGS): CVE-2004-1308 (повреждение памяти), CVE-2005-2974 (отказ в обслуживании) и CVE-2005-3350 (удаленное выполнение кода).

Стоит отметить, что эти уязвимости существуют более десяти лет, проблемы были выявлены в сторонних библиотеках с открытым исходным кодом libtiff, giflib и libpng, которые обрабатывают изображения TIFF, GIF и PNG соответственно.

«Библиотеки с открытым исходным кодом, используемые в коммерческих продуктах, необходимы для поддержания качества. Однако компаниям вроде SAP стоит учитывать, что никогда нельзя полностью доверять сторонним элементам», — отмечает компания Onapsis, специализирующаяся на безопасности продуктов Oracle и SAP.

В этом месяце SAP также устранила две уязвимости раскрытия информации, одна из которых затрагивает файл захвата и трассировки SAP HANA (CVE-2018-2402), а вторая влияет на SAP Business Process Automation (CVE-2018-2400).

Наиболее распространенным типом уязвимостей, устраненных SAP в этом месяце, стало отсутствие проверки авторизации, за ним идет раскрытие информации и межсайтовый скриптинг.

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