Уязвимость в Evernote для macOS позволяет выполнить произвольный код

Уязвимость в Evernote для macOS позволяет выполнить произвольный код

Уязвимость в Evernote для macOS позволяет выполнить произвольный код

Популярное приложение для создания заметок Evernote версии 7.9 для операционной системы macOS затрагивает проблема безопасности, известная как path traversal. Эта уязвимость позволяет атакующему запускать произвольные программы.

В итоге злоумышленники могут использовать специально созданный URI в заметке, что приведет к атаке, в которой file:/// используется как аргумент, также атакующие могут переместиться к любой директории (например, ../../../../something.app).

Поскольку Evernote оснащена возможностями, позволяющими делиться заметками, злоумышленники могут воспользоваться этой уязвимостью и разослать вредоносные заметки (формата .enex) предполагаемым жертвам.

В настоящее время проблема отслеживается под идентификатором CVE-2019-10038, а патч был выпущен с версией Evernote 7.10 Beta 1 и 7.9.1 GA для macOS.

Сообщившие о проблеме безопасности эксперты в области кибербезопасности опубликовали видео, в котором демонстрируется эксплуатация уязвимости path traversal.

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