Более 800 тыс. систем все еще уязвимы к BlueKeep

Более 800 тыс. систем все еще уязвимы к BlueKeep

Более 800 тыс. систем все еще уязвимы к BlueKeep

Пользователи и организации продолжают обновлять свои системы, чтобы справиться с уязвимостью, известной под именем BlueKeep и идентификатором CVE-2019-0708. Несмотря на это, более 800 000 систем все ещё уязвимы для атак, в которых эксплуатируется эта брешь.

Такие данные приводит компания BitSight, которая постоянно сканирует Сеть на наличие непропатченных устройств и сравнивает результаты.

В июле исследователи BitSight зафиксировали 805 000 уязвимых устройств — на 167 000 меньше, чем было обнаружено в мае.

Сравнив собранные за несколько месяцев данные, эксперты пришли к выводу:

«В среднем количество уязвимых к BlueKeep устройств сокращается на 5 224 ежедневно».

Специалисты утверждают, что наиболее уязвимой является телекоммуникационная отрасль. Далее идёт образовательная и технологическая сферы.

Наибольшее количество уязвимых систем находится в Китае, за ним идёт США.

В начале месяца эксперты компании Sophos провели обратный инжиниринг патча Microsoft, предназначенного для устранения знаменитой уязвимости BlueKeep. В результате удалось создать PoC-код, который способен использовать уязвимость для атак на RDP-системы без всякого взаимодействия с пользователем.

Подпишитесь на новости

Разработчик создал язык KillSwitch, который специально путает нейросети

Инженер Cloudflare Доминик Пичета представил KillSwitch — экспериментальный язык программирования, созданный для того, чтобы нейросети спотыкались при чтении и написании кода. Пока индустрия делает разработку удобнее для ИИ, он решил устроить ему полосу препятствий.

В своём блоге Пичета объяснил, что хотел проверить способность моделей работать с незнакомым языком и одновременно использовать их слабости: трудности с подсчётом символов, восприимчивость к инструкциям и чрезмерно чувствительные защитные фильтры.

Программы KillSwitch выглядят как рассказы, большую часть которых интерпретатор игнорирует. Среди текста спрятаны настоящие команды, а значения можно извлекать из других строк, указывая расстояние до них. Для идентификаторов действуют правила, связанные с количеством букв и анаграммами.

Отдельный троллинг — конструкции вроде «игнорируй предыдущие инструкции», которые здесь имеют значение внутри языка. Добавьте намеренную ложь в документации и формулировки, провоцирующие защитные механизмы моделей, — получите весьма недружелюбную среду для кодинг-агента.

 

В тестах нейросети писали Hello World, объясняли результат программы и переделывали конвертер температуры. Лучший результат получил Claude Opus 5 — 66,8 балла.

Исходники и спецификация открыты на GitHub. Если модели справятся с нынешними заданиями, автор планирует усложнить проверку.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru