Большинство атак 2020 года используют древние уязвимости Microsoft

Большинство атак 2020 года используют древние уязвимости Microsoft

Большинство атак 2020 года используют древние уязвимости Microsoft

Специалисты IBM Security опубликовали новый отчёт под названием «X-Force Threat Intelligence Index», в котором рассматривается вопрос эксплуатации старых уязвимостей Microsoft в современных атаках.

В отчёте упоминается, что с 2019 года доля фишинга в компрометации упала вдвое — теперь этот показатель зафиксировался на 31%.

Но при этом опубликованные экспертами данные показывают, что 60% случаев вторжения в сети жертвы происходят благодаря украденным учётным данным или эксплуатации известных уязвимостей в софте.

Команда X-Force продемонстрировала динамику: в 2018 году киберпреступники использовали старые бреши в 8% атак, в 2019 — уже в 30%.

Но больше всего примечателен тот факт, что в прошлом году чаще всего эксплуатировались уязвимости в Microsoft Office и Windows Server Message Block.

Согласно отчёту исследователей, 90% современных атак происходят за счёт двух старых уязвимостей в продуктах Microsoft. Одна из них известна под идентификатором CVE-2017-0199 — затрагивает Microsoft Word, эксплойт для неё был разработан ещё в ноябре 2016 года.

Второй проблеме безопасности — CVE-2017-11882 — почти 20 лет. Она затрагивает пакет Microsoft Office.

Нейросеть как цифровой костыль: учёные предупредили об ослаблении мышления

Активное использование искусственного интеллекта может постепенно ослаблять навыки, которые человек передаёт нейросети. К такому выводу пришли исследователи из университетов Ватерлоо, Торонто и Пердью. Впрочем, отправлять ChatGPT на костёр рано: проблема не в самом ИИ, а в привычке использовать его вместо собственной головы.

Учёные называют этот процесс когнитивной разгрузкой. Человек поручает внешнему инструменту запоминать информацию, искать решения и выстраивать рассуждения.

Результат появляется быстрее, но мозг получает меньше практики. Если так продолжается долго, самостоятельно выполнить знакомую задачу становится сложнее.

Показательный эксперимент провели почти с тысячей школьников, изучавших математику. Во время тренировок обычный помощник на базе GPT-4 улучшил их результаты на 48%.


Однако после отключения нейросети ученики написали проверочную работу на 17% хуже группы, которая занималась без ИИ. Другой вариант ИИ-репетитора работал иначе: не выдавал готовое решение, а подталкивал школьников к самостоятельному ответу. В этом случае заметного ухудшения результатов не обнаружили.


Похожий эффект исследователи наблюдали у врачей, применявших ИИ для поиска аденом во время колоноскопии. После возвращения к работе без алгоритма эффективность специалистов снизилась: показатель выявления образований упал с 28,4 до 22,4%.

Особенно опасной такая зависимость может стать в профессиях, где необходимо самостоятельно принимать сложные решения. Чем больше работы забирает алгоритм, тем реже человек тренирует собственные навыки.


Отказываться от нейросетей авторы не предлагают. Безопаснее использовать их для подсказок, объяснений, обратной связи и проверки собственных выводов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru