В Jabber устранили RCE-баг, позволяющий создать сетевого червя

В Jabber устранили RCE-баг, позволяющий создать сетевого червя

В Jabber устранили RCE-баг, позволяющий создать сетевого червя

Компания Cisco Systems закрыла пять уязвимостей в десктопных и мобильных приложениях Jabber. Одна из проблем оценена как критическая: она позволяет с помощью IM-сообщения удаленно выполнить в системе вредоносный код и автоматически распространить его на другие устройства в корпоративной сети.

Стоит отметить, что три из этих брешей разработчик уже латал в сентябре, однако те патчи оказались неполными. За истекший период исследователи обнаружили новые способы использования найденных ими проблем, и Cisco пришлось скорректировать свои исправления. Чтобы не было путаницы, уязвимости на этот раз зарегистрировали под новыми CVE-идентификаторами.

Критическая RCE-уязвимость в Jabber (CVE-2020-26085) получила 9,9 балла из 10 возможных по шкале CVSS. Согласно описанию Cisco, она возникла из-за неадекватной проверки содержимого IM-сообщений. В результате злоумышленник может посредством XSS-атаки передать на устройство вредоносный файл, который будет выполнен с привилегиями пользователя, запустившего Jabber.

Атака в данном случае возможна лишь при включенном режиме XMPP и не требует взаимодействия с жертвой. Более того, эксплойт, по словам экспертов, можно автоматизировать, создав сетевого червя, способного самостоятельно распространяться по сети.

Остальные уязвимости, пропатченные в клиентах Jabber, тоже вызваны некорректной обработкой сообщений:

  • CVE-2020-27134 позволяет внедрить в систему вредоносный скрипт и запустить его на исполнение;
  • CVE-2020-27133 грозит инъекцией команд и их исполнением в контексте текущего пользователя Jabber;
  • CVE-2020-27132 позволяет получить информацию для аутентификации в другой системе;
  • CVE-2020-27127 открывает возможность для изменения настроек Jabber-клиента, установленного на Windows.

Данных об использовании какой-либо из названных уязвимостей в реальных атаках на настоящий момент нет. Новые проблемы актуальны для Jabber веток 12.1 и с 12.5 по 12.9. Чтобы исключить эксплойт, пользователям IM-приложения для Windows рекомендуется обновить его до сборки  12.1.4, 12.5.3, 12.6.4, 12.7.3, 12.8.4 или 12.9.3 соответственно. Патчи для macOS-клиента включены в состав выпусков 12.8.5 и 12.9.4, для мобильной версии Jabber — в обновление 12.9.4.

ИИ сказал — ты согласился: учёные описали феномен когнитивной капитуляции

Исследователи из Университета Пенсильвании предложили новое объяснение тому, как люди взаимодействуют с ИИ. По их мнению, всё чаще пользователи не просто пользуются нейросетями, а буквально «сдаются» им. Этот феномен специалисты назвали «когнитивной капитуляцией» (cognitive surrender).

Если раньше люди использовали технологии вроде калькуляторов или GPS для отдельных задач — «разгружали» мозг, но сохраняли контроль, — то с ИИ ситуация меняется.

Всё чаще пользователи просто принимают ответы модели за истину, не проверяя и не анализируя их. Причём, как отмечают исследователи, это особенно заметно, если ответ звучит уверенно, гладко и без лишних сложностей. В таком случае у человека просто не включается внутренний «режим сомнения».

Чтобы проверить это, учёные провели серию экспериментов с участием более 1300 человек. Им предложили задачи на когнитивное мышление с подвохом, который требует не интуиции, а вдумчивого анализа.

Часть участников могла пользоваться ИИ-помощником, но с нюансом: модель специально давала неправильные ответы примерно в половине случаев. Результат оказался показательным.

 

Когда ИИ отвечал правильно, пользователи соглашались с ним в 93% случаев. Но даже когда он ошибался, люди всё равно принимали его ответ в 80% случаев. То есть большинство просто не перепроверяло результат, даже если он был неверным.

В среднем участники соглашались с ошибочным ИИ в 73% случаев и оспаривали его лишь в 19,7% случаев.

Более того, у тех, кто пользовался ИИ, уровень уверенности в своих ответах оказался выше — даже несмотря на то, что половина этих ответов была неправильной.

 

Интересно, что поведение менялось в зависимости от условий. Например, если участникам давали небольшие денежные стимулы за правильные ответы и мгновенную обратную связь, они чаще перепроверяли ИИ и исправляли ошибки. А вот дефицит времени, наоборот, усиливал зависимость от модели: под давлением дедлайна люди ещё охотнее доверяли ИИ.

Не все оказались одинаково уязвимы. Люди с более высоким уровнем так называемого флюидного интеллекта (fluid IQ) реже полагались на ИИ и чаще замечали его ошибки. А вот те, кто изначально воспринимал ИИ как авторитетный источник, чаще попадались на неверные ответы.

При этом сами исследователи подчёркивают: «когнитивная капитуляция» — не обязательно зло сама по себе. Если ИИ действительно работает лучше человека, логично ему доверять, особенно в задачах вроде анализа данных или оценки рисков.

Но есть важный нюанс: качество мышления в таком случае напрямую зависит от качества самой модели.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru