Внеплановые патчи: Microsoft устранил RCE-баги в Windows 10, Server 2019

Внеплановые патчи: Microsoft устранил RCE-баги в Windows 10, Server 2019

Внеплановые патчи: Microsoft устранил RCE-баги в Windows 10, Server 2019

Корпорация Microsoft опубликовала два внеплановых обновления, с помощью которых разработчики устранили уязвимости в Microsoft Windows Codecs Library. Бреши угрожают версиям Windows 10 и Windows Server 2019.

Уязвимости получили идентификаторы CVE-2020-1425 и CVE-2020-1457, злоумышленник может задействовать их в атаке с помощью специально созданного файла-изображения.

Если пользователь откроет вредоносную картинку в приложении, использующем встроенную библиотеку Windows Codecs Library для обработки медиаконтента, атакующий сможет запустить вредоносный код и получить контроль над Windows-устройством. В сущности, обе бреши приводят к удалённому выполнению произвольного кода (RCE).

Разработчики Microsoft опубликовали патчи, которые можно установить через официальный магазин Windows Store. Обратите внимание, что обновляться стоит именно через Windows Store, а не с помощью привычного механизма Windows Update.

Как правило, магазин приложений настроен на автоматический апдейт, так что участие большинства пользователей для обновления вообще не понадобится.

Подпишитесь на новости

В НГУ создали платформу для проверки качества данных, на которых обучают ИИ

В Новосибирском государственном университете разработали «Каппу» — платформу для управления данными, на которых обучают ИИ. Она должна помочь разобраться, кто подготовил датасет, что в нём меняли и откуда взялась ошибка. Потому что кормить модель мусором, а потом удивляться её ответам — довольно странно.

О разработке и возможности подключения других вузов сообщил сам НГУ. Университетам предлагают бесплатную облачную версию на серверах НГУ либо платную установку в собственной инфраструктуре.

«Каппа» поддерживает разметку и проверку данных, фиксирует версии наборов и авторство изменений. Исправление ошибки сохраняется в новой версии, чтобы при следующем обучении не наступать на те же грабли.

Платформа также позволяет проверять разные модели на подготовленных датасетах. При обучении фиксируются версия данных и параметры, после — результаты тестирования на эталонных наборах. Во время эксплуатации телеметрия помогает отслеживать ошибки и замечать отклонения.

Локальная установка рассчитана в том числе на случаи, когда конфиденциальные данные нельзя выносить за пределы организации.

В репозитории разработчиков среди задач проекта указаны контроль обучения, отслеживание авторства разметки и соблюдения стандартов. Здесь ставка на прослеживаемость: прежде чем требовать от ИИ безупречных ответов, полезно выяснить, чему именно его учили.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru