Mozilla устранила в Thunderbird уязвимости, приводящие к выполнению кода

Mozilla устранила в Thunderbird уязвимости, приводящие к выполнению кода

Mozilla устранила в Thunderbird уязвимости, приводящие к выполнению кода

Компания Mozilla выпустила обновление безопасности для своего почтового клиента Thunderbird. Этот патч устраняет уязвимости, способные привести к выполнению кода на затронутых системах.

В общей сложности уязвимостей было четыре: три высокой степени опасности, еще одна — низкой. С выходом Thunderbird версии 60.7.1 все три проблемы безопасности были устранены.

Три серьезные бреши получили следующие идентификаторы и описания:

  • CVE-2019-11703 – переполнение буфера в функции icalparser.c.
  • CVE-2019-11704 – переполнение буфера в функции icalvalue.c.
  • CVE-2019-11705 – переполнение стекового буфера в функции calrecur.c.

Менее опасная дыра отслеживается под идентификатором CVE-2019-11706, она присутствует в функции icalproperty.c.

Описанные проблемы безопасности затрагивают все версии Thunderbird до 60.7.1. В Mozilla заявили, что об эксплуатации этих уязвимостей в реальных атаках никакой информации не поступало.

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru