Уязвимость локального повышения прав обнаружена в пакете beep для Debian

Уязвимость локального повышения прав обнаружена в пакете beep для Debian

Уязвимость локального повышения прав обнаружена в пакете beep для Debian

В Debian-пакете beep (если сконфигурирован как setuid через debconf) обнаружена ошибка проектирования, известная как «состояние гонки» («race condition»), способная привести к повышению привилегий.

В настоящее время уязвимость отслеживается под идентификатором CVE-2018-0492. Некоторые эксперты назвали эту брешь претендентом на самый уморительный баг, приводящий к эскалации прав.

Недостаток был исправлен разработчиками в следующим версиях: 1.3-3+deb8u1 (в релизе jessie), 1.3-4+deb9u1 (в релизе stretch), а также 1.3-3+deb7u1 (релиз wheezy). Сообщество рекомендует пользователям обновить пакеты beep как можно скорее.

Подробная информация на данный момент отсутствует, однако вскоре можно ожидать появления подробностей, а также разработанных энтузиастами эксплойтов.

В ноябре прошлого года крупные дистрибутивы Linux (Red Hat, Ubuntu, Debian и другие) выпустили срочные патчи. Как оказалось, эти исправления устраняют уязвимость, затрагивающую все версии SAMBA начиная с 4.0.

Эта брешь приводит к тому, что вредоносный SMB1-запрос может позволить злоумышленнику получить контроль над памятью и скомпрометировать SMB-сервер. Так утверждает опубликованное официальное сообщение на сайте SAMBA.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Российские учёные научили ИИ ловить фейковые фото и нелепые изображения

Исследователи из AIRI, Сколтеха, MWS AI и МФТИ по-новому решили одну из наиболее сложных задач компьютерного зрения — выявление изображений с нелогичным содержанием, вроде рыцаря с мобильником или пингвина на велосипеде.

Разработанный ими метод TLG (Through the Looking Glass, «В Зазеркалье») использует ИИ для создания текстовых описаний картинок и обнаружения противоречий при сопоставлении с визуальным содержанием.

В комментарии для «Известий» один из соавторов проекта, доктор компьютерных наук Александр Панченко пояснил: существующие ИИ-модели хорошо распознают элементы картинок, но плохо улавливают контекст — далеко не всегда понимают совместимость представленных объектов с точки зрения здравого смысла.

Чтобы проверить действенность своего подхода, экспериментаторы создали датасет, включив него 824 изображения с нелепыми ситуациями. Тестирование алгоритма показало точность распознавания до 87,5%, что на 0,5-15% выше показателей других существующих моделей, а также большую экономию вычислительных ресурсов.

Новаторская разработка, по словам Панченко, способна повысить надежность систем компьютерного зрения. После доработки и дообучения ее также можно будет использовать для модерации контента — к примеру, для выявления фейковых фото.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru