Баг в CCleaner стирал данные расширений Firefox

Баг в CCleaner стирал данные расширений Firefox

Баг в CCleaner стирал данные расширений Firefox

Компания Piriform выпустила новую версию утилиты для очистки и оптимизации компьютера — CCleaner 5.70. По словам разработчиков, в последнем релизе они устранили баг, из-за которого программа ошибочно удаляла настройки расширений Firefox.

Сотрудники Piriform получили информацию о баге 6 августа, в тот же день вышел CCleaner v5.70.7909. Известно, что проблема затрагивала Firefox 79.

Пользователям бесплатной версии инструмента для очистки мусора придётся вручную скачать и установить обновлённую утилиту. Сделать это можно по этой ссылке.

Баг появился после того, как Mozilla внесла корректировки в способ хранения данных расширений в Firefox 79. Например, браузер теперь хранит всё в storage.sync для синхронизации информации на разных устройствах одного Firefox-аккаунта.

Вдобавок интернет-обозреватель переносит данные расширений в локальный файл storage-sync2.sqlite, который хранится в директории профиля пользователя.

Это не первая проблема CCleaner за последнее время. На прошлой неделе стало известно, что встроенный в Windows антивирус Microsoft Defender детектирует утилиту как потенциально опасную программу.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Челябинские ученые предложили систему защиты от сбоев промышленных систем

Чтобы защитить промышленные системы от атак и сбоев, коллектив исследователей из Южно-Уральского государственного университета (ЮУрГУ) предложил подход, основанный на принципах поведенческой аналитики. В основе решения лежит нейросеть Кохонена.

Результаты исследования российских специалистов опубликованы в сборнике International Conference on Industrial Engineering, Applications and Manufacturing (ICIEAM).

Разработанная в ЮУрГУ система работает в два этапа. Сначала она анализирует функционирование объекта в нормальном режиме и формирует эталонную модель. Затем переходит в режим мониторинга и оценивает поступающие данные, сравнивая их с полученной «нормой». При обнаружении значительных отклонений нейросеть подаёт сигнал о потенциально опасной ситуации.

Во время тестирования система правильно классифицировала 94% данных. Обучение нейросети заняло около 3,5 минут. Кроме того, решение успешно выявило действия, характерные для кибератак на промышленные объекты.

Разработчики планируют повысить точность модели и расширить её возможности для распознавания различных, в том числе сложных, сценариев атак.

«Ключевое преимущество нашего подхода — использование нейросети Кохонена, которая способна работать с большими массивами данных, когда показателей много и они тесно взаимосвязаны. Классические алгоритмы часто не справляются с такими объёмами и сложностью», — рассказал РИА Новости заведующий кафедрой «Защита информации» ЮУрГУ Александр Соколов.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru