В Git исправили уязвимость удаленного выполнения кода

В Git исправили уязвимость удаленного выполнения кода

В Git исправили уязвимость удаленного выполнения кода

Разработчики Git Project на днях сообщили о критической уязвимости в клиенте командной строки, Git Desktop и Atom. Эта брешь способна позволить вредоносным репозиториям удаленно выполнять команды на уязвимой машине. Проблеме был присвоен идентификатор CVE-2018-17456.

Эта уязвимость схожа с CVE-2017-1000117, которая допускает инъекцию кода. Обе эти бреши позволяют злонамеренным репозиториям создать файл .gitmodules, который будет содержать URL-адрес, начинающийся с тире.

Используя тире, атакующий может задействовать параметр -recurse-submodules, в этом случае командная строка интерпретирует URL как команду. Это может привести к удаленному выполнению кода на компьютере.

«При использовании ‘git clone --recurse-submodules’ Git парсит файл .gitmodules, передавая поле URL в качестве аргумента. Это происходит из-за использования тире в начале адреса. Благодаря этой технике киберпреступник может запустить скрипт», — объясняет специалист.

Эксперт привел пример вредоносного файла .gitmodules, его содержимое мы публикуем ниже:

[submodule "test"]
path = test
url = ssh://-oProxyCommand=touch VULNERABLE/git@github.com:/timwr/test.git

Разработчики исправили проблему с выходом версий Git v2.19.1, GitHub Desktop 1.4.2, Github Desktop 1.4.3-beta0, Atom 1.31.2 и Atom 1.32.0-beta3.

Всем пользователям настоятельно рекомендуется обновить свои версии вышеозначенных приложений.

Более трех четвертей россиян не отличают нейросетевой контент от реального

Согласно исследованию агентств Spektr и СКОТЧ, 77% участников не смогли отличить изображения, созданные нейросетями, от реальных фотографий. В опросе приняли участие около 1000 человек. Респондентам в случайном порядке показывали пять изображений, из которых четыре были сгенерированы ИИ, а одно — подлинное.

Результаты исследования приводит РБК. Корректно определить сгенерированные изображения смогли лишь 23% опрошенных.

При этом в более молодых возрастных группах показатели оказались выше. Среди респондентов до 30 лет правильный ответ дали 30%, в группе 31–44 года — 25%.

В числе признаков «настоящего» фото участники называли убедительные детали, реалистичные свет и тени, а также естественную улыбку человека в кадре. Например, изображение с улыбающимся мужчиной чаще других считали реальным участники в возрасте 45–60 лет — 28% из них выбрали именно этот вариант.

Примечательно, что доля тех, кто ошибается при определении ИИ-контента, растёт. Согласно результатам исследования MWS, опубликованным летом 2025 года, правильно распознать сгенерированные изображения смогли более трети респондентов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru