На GitHub выложен эксплойт для критического бага в Microsoft Edge

На GitHub выложен эксплойт для критического бага в Microsoft Edge

На GitHub выложен эксплойт для критического бага в Microsoft Edge

Исследователь, обнаруживший баг в браузере Microsoft Edge, приводящий к повреждению памяти, опубликовал код эксплойта, который демонстрирует наличие данной уязвимости. Эксплуатация этой бреши может позволить атакующему удаленно выполнить код.

Корни этой проблемы безопасности уходят в JavaScript-движок, который используется в Edge, — Chakra. Именно он открывает возможность для выполнения произвольного кода с привилегиями пользователя системы.

Обнаружил уязвимость и сообщил о ней разработчикам эксперт Бруно Кит. Microsoft присвоила этой дыре критический уровень опасности на большинстве версий операционной системы Windows.

Лишь на системах Windows Server 2019 и 2016 эта проблема имеет средний уровень опасности. PoC-код содержит всего 71 строку, но способен привести к утечкам памяти. Более того, злоумышленники могут усовершенствовать эксплойт, сделав его еще более вредоносным.

О публикации эксплойта Бруно сообщил в своем Twitter, приложив соответствующую ссылку на GitHub:

Подпишитесь на новости

Наталья Касперская поставила под сомнение доверие к генеративному ИИ

Генеративный ИИ умеет писать тексты и код, но можно ли на него полагаться? Наталья Касперская считает, что с доверием к таким системам пока больше вопросов, чем ответов. В интервью корреспонденту Anti-Malware.ru Олесе Афанасьевой на BIS Summit она назвала критерий доверенности применительно к генеративному ИИ загадкой.

По объяснению Касперской, доверенная система должна работать с заранее заданными параметрами и обеспечивать предсказуемый результат.

Генеративный ИИ, по её оценке, под это определение не подпадает: он не способен каждый раз выдавать один и тот же результат.

«Критерий доверенности в применении к генеративному искусственному интеллекту для меня является загадкой», — заявила она.

Главная проблема, считает Касперская, — масштаб моделей. Огромное количество параметров и данных делает полноценную проверку такой системы практически недостижимой. Можно протестировать отдельные ответы и сценарии, но это ещё не доказывает надёжность всей модели.

«Вы можете сделать какие-то выборочные проверки, частичные. Они будут выборочными и частичными, они ничего не докажут», — подчеркнула Касперская.

Получается неудобный вопрос для бизнеса и государства: как доверять системе, поведение которой нельзя исчерпывающе проверить? По словам председателя правления АРПП «Отечественный софт», задача создания доверенного ИИ поставлена, но готового способа её решения она пока не видит.

Одними разговорами, считает Касперская, проблему не закрыть. Нужна совместная работа специалистов по ИИ и информационной безопасности, методистов и разработчиков стандартов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru