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.

Более трех четвертей россиян не отличают нейросетевой контент от реального

Согласно исследованию агентств Spektr и СКОТЧ, 77% участников не смогли отличить изображения, созданные нейросетями, от реальных фотографий. В опросе приняли участие около 1000 человек. Респондентам в случайном порядке показывали пять изображений, из которых четыре были сгенерированы ИИ, а одно — подлинное.

Результаты исследования приводит РБК. Корректно определить сгенерированные изображения смогли лишь 23% опрошенных.

При этом в более молодых возрастных группах показатели оказались выше. Среди респондентов до 30 лет правильный ответ дали 30%, в группе 31–44 года — 25%.

В числе признаков «настоящего» фото участники называли убедительные детали, реалистичные свет и тени, а также естественную улыбку человека в кадре. Например, изображение с улыбающимся мужчиной чаще других считали реальным участники в возрасте 45–60 лет — 28% из них выбрали именно этот вариант.

Примечательно, что доля тех, кто ошибается при определении ИИ-контента, растёт. Согласно результатам исследования MWS, опубликованным летом 2025 года, правильно распознать сгенерированные изображения смогли более трети респондентов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru