В инструменте АНБ Ghidra найдена очередная уязвимость выполнения кода

В инструменте АНБ Ghidra найдена очередная уязвимость выполнения кода

В инструменте АНБ Ghidra найдена очередная уязвимость выполнения кода

В инструменте Ghidra, выпущенном Агентством национальной безопасности (АНБ) США, нашли очередную уязвимость, позволяющую выполнить код. Напомним, что набор Ghidra предназначен для обратного инжиниринга.

К счастью, брешь получила среднюю степень риска, однако ситуацию отягощает отсутствие патча. Согласно описанию в базе данных уязвимостей, обнаруженный баг позволяет скомпрометировать затронутые системы.

Проблема безопасности отслеживается под идентификатором CVE-2019-16941. По словам исследователей, разработчики в настоящее время работают над выпуском обновления, в котором брешь будет устранена.

Для успешной эксплуатации злоумышленнику потребуется специально созданный файл XML, который жертва должна загрузить через плагин, минуя стандартную процедуру загрузки проекта. Все версии Ghidra, включая 9.0.4, уязвимы.

В марте в Ghidra обнаружили уязвимость, которая позволяет удаленно выполнить код. Злоумышленник мог использовать ее, тоже заставив жертву открыть специально созданный вредоносный проект.

А в августе стало известно, что за шесть месяцев Ghidra скачали с GitHub более 500 тыс. раз.

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