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.

Наталья Касперская предупредила об утечках данных через зарубежный ИИ

Президент ГК InfoWatch Наталья Касперская на ЦИПР-2026 предупредила компании о рисках использования зарубежных генеративных ИИ-моделей. По её словам, при работе с такими сервисами конфиденциальные данные могут уходить на иностранные серверы, где их могут использовать для дообучения моделей или передать третьим лицам.

Логика простая: компания загружает в ИИ документы, внутренние данные, сведения об инфраструктуре, производственных процессах или клиентах, а дальше уже не всегда понятно, кто это увидит, где это сохранится и как потом всплывёт.

Особенно если речь идёт о зарубежной платформе, работающей вне российской юрисдикции.

Касперская отметила, что при развёртывании ИИ-модели внутри собственной инфраструктуры риски утечек можно снизить, но за это приходится платить функциональностью. Модель становится более закрытой и менее гибкой. А если использовать весь международный опыт и внешние сервисы, появляется другая проблема: конфиденциальная информация может утечь наружу.

По её словам, особенно опасна передача в ИИ данных о российских предприятиях и инфраструктуре. Если на другой стороне есть противник, заинтересованный в ущербе, такие сведения могут стать готовой инструкцией: куда смотреть, что ломать и где больнее нажать.

Касперская также раскритиковала слепое копирование зарубежных решений. По её мнению, мир сейчас фактически подсаживают на бесплатный источник искусственного интеллекта: бизнесу говорят внедрять ИИ, но не всегда объясняют, как именно он работает и какие данные при этом утекают. А потом, когда зависимость станет слишком глубокой, снова придётся заниматься импортозамещением.

Тема особенно актуальна на фоне поручения президента внедрить ИИ во все сферы к 2030 году. Минцифры с конца 2025 года разрабатывает законопроект о регулировании ИИ, где должны появиться понятия суверенной и национальной моделей. Предполагается и обязательная сертификация таких решений во ФСТЭК и ФСБ России.

Но у рынка есть встречный вопрос: построить всё с нуля, без иностранных открытых решений, будет дорого и сложно.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru