На GitHub выложили код эксплойта для критических дыр в софте SAP

На GitHub выложили код эксплойта для критических дыр в софте SAP

На GitHub выложили код эксплойта для критических дыр в софте SAP

Спустя буквально пару дней после выпуска патча для критической уязвимости в NetWeaver Application Server (AS) от SAP в Сети появился код эксплойта. Конечно, это спровоцировало число сканирований с целью взлома уязвимых устройств.

Как мы писали во вторник, проблема безопасности получила имя RECON, по шкале CVSS ей присвоили максимальные 10 баллов — критическая брешь.

Удалённый атакующий, не прошедший аутентификацию, с помощью RECON может получить полный контроль над уязвимыми системами. После успешной эксплуатации у злоумышленника открывается возможность для дальнейшей атаки на корпоративную сеть.

PoC-код (proof-of-concept) для уязвимости опубликовали на площадке GitHub, поэтому эксперты настоятельно рекомендуют пользователям SAP NetWeaver как можно скорее установить все вышедшие патчи.

Помимо RECON, код эксплойта также учитывает и другую брешь класса «Path Traversal» — CVE-2020-6286. Специалисты компании Bad Packets считают, что совсем скоро ATP-группы, правительственные хакеры и операторы программ-шифровальщиков будут использовать эти уязвимости в атаках.

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