Valve игнорирует эксперта, эксперт публикует вторую 0-day в Steam

Valve игнорирует эксперта, эксперт публикует вторую 0-day в Steam

Valve игнорирует эксперта, эксперт публикует вторую 0-day в Steam

Российский исследователь в области кибербезопасности Василий Кравец опубликовал детали ещё одной уязвимости в клиенте Steam — это уже вторая 0-day, раскрытая Василием за последние две недели.

Кравец подчеркнул, что у него не было возможности сообщить Valve ещё об одной проблеме безопасности по той причине, что компания просто забанила его в своей программе по поиску багов (располагается на площадке HackerOne).

Вся ситуация с обнаруженными в Steam уязвимостями вызвала недоумение со стороны сообщества безопасников. Valve обвинили в непрофессионализме и странном подходе к обеспечению безопасности пользователей.

В этот раз Кравец опубликовал детали второй 0-day уязвимости в клиенте Steam. Эта брешь позволяет локально повысить права в системе (как и первая 0-day).

Таким образом, вредоносные приложения могут получить права администратора через Steam-клиент. Технические детали уязвимости Кравец опубликовал в своём отчете.

Проблема Valve заключается в том, что компания не расценивает возможность повышения прав в системе как уязвимость.

Напомним, что на просторах Сети появилась новая изощренная мошенническая схема, с помощью которой злоумышленники атакуют пользователей Steam. Специальный сайт, который якобы бесплатно раздаёт игры, на деле используется для взлома аккаунтов Steam.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Российские учёные научили ИИ ловить фейковые фото и нелепые изображения

Исследователи из AIRI, Сколтеха, MWS AI и МФТИ по-новому решили одну из наиболее сложных задач компьютерного зрения — выявление изображений с нелогичным содержанием, вроде рыцаря с мобильником или пингвина на велосипеде.

Разработанный ими метод TLG (Through the Looking Glass, «В Зазеркалье») использует ИИ для создания текстовых описаний картинок и обнаружения противоречий при сопоставлении с визуальным содержанием.

В комментарии для «Известий» один из соавторов проекта, доктор компьютерных наук Александр Панченко пояснил: существующие ИИ-модели хорошо распознают элементы картинок, но плохо улавливают контекст — далеко не всегда понимают совместимость представленных объектов с точки зрения здравого смысла.

Чтобы проверить действенность своего подхода, экспериментаторы создали датасет, включив него 824 изображения с нелепыми ситуациями. Тестирование алгоритма показало точность распознавания до 87,5%, что на 0,5-15% выше показателей других существующих моделей, а также большую экономию вычислительных ресурсов.

Новаторская разработка, по словам Панченко, способна повысить надежность систем компьютерного зрения. После доработки и дообучения ее также можно будет использовать для модерации контента — к примеру, для выявления фейковых фото.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru