INVDoS-уязвимость в Bitcoin Core оставалась в секрете в течение двух лет

INVDoS-уязвимость в Bitcoin Core оставалась в секрете в течение двух лет

INVDoS-уязвимость в Bitcoin Core оставалась в секрете в течение двух лет

Около двух лет назад Брайдон Фуллер, разработчик протокола Bitcoin, обнаружил опасную INVDoS-уязвимость, затрагивающую сразу три имплементации Bitcoin: Litecoin, Namecoin и Decred. Фуллер долго скрывал информацию о проблеме, чтобы не спровоцировать попытки эксплуатации, однако теперь подробности стали доступны общественности.

INVDoS-брешь отслеживается под идентификатором CVE-2018-17145, она угрожает тем цифровым валютам, которые задействуют старые версии Bitcoin Core.

Как выяснил Фуллер, атакующий мог использовать вредоносную Bitcoin-транзакцию, которая бы при обработке нодами блокчейна привела к неконтролируемому расходу памяти — другими словами, вызвала бы DoS.

«С помощью уязвимости атакующий мог вызвать состояние отказа в обслуживании. Эта атака сработала бы против большинства нод Bitcoin, Litecoin, Namecoin и Decred», — пишет специалист в отчёте (PDF).

Проблема безопасности затрагивает Bitcoin Core версии 0.16.0, Bitcoin Core версии 0.16.1, Bitcoin Knots версии 0.16.0, а также все бета-версии Bcoin. А патчи вышли с релизом Bitcoin Core v0.16.2+, Bitcoin Knots v0.16.2+, Bcoin v1.0.2+, Btcd v0.21.0-beta+, Litecoin Core v0.16.2+, Namecoin v0.16.2+ и Dcrd v1.5.2+.

К счастью, Фуллер и другие специалисты не встречали подобные сценарии эксплуатации в реальных 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