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.

Подпишитесь на новости

ChatGPT посадили за руль Toyota Corolla, он справился с трассой из конусов

Чат-боту доверили не письмо начальнику, а руль, газ и тормоз настоящей машины. Команда DrivingBench подключила несколько ИИ-моделей к Toyota Corolla и проверила, смогут ли они проехать трассу из конусов на парковке в районе Сан-Франциско.

В эксперименте участвовали GPT-6 Astra, Claude Fable 5.1, Grok 4.6 и GPT-5.6 Sol. Это модели общего назначения, без специального дообучения для вождения. Код, промпты и устройство испытаний команда раскрыла в отчёте DrivingBench.

Ноутбук передавал моделям изображения с камер и телеметрию. Их команды поступали в автомобиль через устройство comma four и программную прослойку на базе openpilot. Таким образом, чат-бот выбирал манёвры, а отдельная система превращала решения в действия машины.


Результаты получились неровными. Grok, Sol и Fable проехали лишь несколько метров и не завершили маршрут. Astra после нескольких попыток справилась. Между заездами модели предлагали разобрать ошибки и попробовать снова.

Человек всё время находился за рулём и был готов нажать тормоз. Скорость ограничили, маршрут проходил на парковке. Выпускать такого водителя в городской поток эксперимент не предлагает.


Самый занятный результат: универсальная языковая модель смогла управлять физической машиной, получая обратную связь через инструменты.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru