Критическая брешь в Magento позволяла удаленно выполнить код на сервере

Критическая брешь в Magento позволяла удаленно выполнить код на сервере

Критическая брешь в Magento позволяла удаленно выполнить код на сервере

Компания Adobe залатала девять новых дыр в платформе Magento, на которой работают многие интернет-магазины. Две уязвимости оценены как критические: одна позволяет удаленно выполнить произвольный код на сервере, другая — получить доступ на чтение / запись к базе данных веб-приложения.

Согласно бюллетеню Adobe, уязвимость удаленного исполнения кода (CVE-2020-24407) возникла из-за возможности внедрения в систему вредоносного файла в обход списка расширений, разрешенных к загрузке. Второй опасный баг, CVE-2020-24400, относится к классу «инъекция SQL-кода» (SQLi); его первопричиной является неадекватная санация данных, вводимых пользователем. Удаленный злоумышленник может использовать этот недочет для чтения, удаления или изменения данных, а также захвата контроля над приложением посредством вредоносного запроса.

Эксплуатация обеих уязвимостей не требует предварительной аутентификации, однако автор атаки должен обладать привилегиями администратора.

Четыре из шести уязвимостей, которые Adobe признала существенными, вызваны несовершенством процедуры проверки прав доступа. В результате возникла возможность добраться до ресурсов ограниченного пользования и модифицировать закрытые данные — список клиентов, страницы CMS. Для использования этих уязвимостей тоже нужны права администратора, но пароль при этом вводить не придется.

Примечателен также баг CVE-2020-24408, позволяющий удаленному злоумышленнику провести XSS-атаку. Успешная эксплуатация возможна, если ему удастся убедить пользователя перейти по ссылке на специально созданную веб-страницу с JavaScript. В этом случае автор атаки сможет изменить внешний вид страницы в браузере жертвы и украсть персональные данные или заставить ее загрузить вредоносный код.

Новые уязвимости актуальны для Magento Commerce и Magento Open Source веток 2.3 и 2.4. Пользователям рекомендуется в течение месяца произвести обновление до сборки 2.3.6 или 2.4.1 соответственно.

ИИ научился выявлять депрессию по голосовым сообщениям в WhatsApp

Учёные показали, что депрессию можно распознать буквально «по голосу» — и для этого не нужны ни долгие опросники, ни визит к врачу. Достаточно короткого голосового сообщения в WhatsApp (принадлежит Meta, признанной экстремистской и запрещенной в России).

Исследователи из Медицинской школы Санта-Каса-де-Сан-Паулу и компании Infinity Doctors разработали медицинскую языковую модель, которая с высокой точностью определяет наличие депрессивного расстройства по аудиосообщениям.

Результаты работы опубликованы 21 января 2026 года в открытом журнале PLOS Mental Health.

В эксперименте модель анализировала короткие голосовые сообщения, где участники просто рассказывали, как прошла их неделя. И результат оказался неожиданным: у женщин с диагностированной депрессией точность распознавания превысила 91%.

Это один из лучших показателей среди подобных исследований, особенно с учётом того, что речь идёт о бытовых сообщениях, а не специально записанных медицинских интервью.

Для обучения и тестирования использовались два набора данных с WhatsApp-аудио от носителей португальского. В них вошли записи пациентов с подтверждённым диагнозом «большое депрессивное расстройство» и контрольной группы без депрессии.

Часть сообщений была максимально простой — участникам предлагали досчитать от одного до десяти, другая часть — более естественной: свободный рассказ о прошедшей неделе.

Лучше всего модель справлялась именно со «спонтанной речью». У мужчин точность в этом же сценарии оказалась ниже — около 75%, что авторы связывают с меньшим числом мужских голосов в обучающей выборке и возможными различиями в речевых паттернах. При анализе простого счёта до десяти разница между полами почти исчезала: точность составляла около 80% у женщин и чуть меньше у мужчин.

По словам авторов, модель улавливает тонкие акустические признаки — темп речи, интонации, паузы, — которые сложно заметить человеку, но хорошо видит машинное обучение. И главное — всё это происходит в привычном для людей формате повседневного общения.

Исследователи считают, что при дальнейшем развитии технология может лечь в основу недорогих и удобных инструментов раннего скрининга депрессии, не требующих сложных процедур и не нарушающих повседневные привычки пользователей.

Как отметил старший автор исследования Лукас Маркес, «незаметные акустические особенности обычных голосовых сообщений могут с неожиданной точностью указывать на депрессивные состояния».

Напомним, в недавнем исследовании метаданные WhatsApp показали: мы плохо понимаем, как ведём себя в чатах.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru