В десктопном Google Chrome устранили восемь опасных уязвимостей

В десктопном Google Chrome устранили восемь опасных уязвимостей

В десктопном Google Chrome устранили восемь опасных уязвимостей

Вышла новая сборка Google Chrome для Windows, macOS и Linux — 88.0.4324.182. Обновление содержит патчи для десяти уязвимостей; степень опасности восьми из них оценена как высокая.

Наиболее серьезные из новых проблем позволяют выполнить вредоносный код в контексте браузера. Эксплуатация во всех случаях возможна, если пользователь совершит переход на специально созданную страницу.

Девять новых проблем в Chrome выявили сторонние исследователи. Самых высоких наград пока удостоены три из них:

  • CVE-2021-21149 — переполнение буфера в стеке в API-интерфейсе Data Transfer; $20 тыс.;
  • CVE-2021-21150 — использование освобожденной памяти в Downloads API; $20 тыс.;
  • CVE-2021-21151 — использование освобожденной памяти в сервисе Google Payments; $15 тыс.

Ниже оценены CVE-2021-21152 (переполнение буфера в куче при работе с мультимедийным контентом) и CVE-2021-21153 (переполнение буфера в стеке при включенном процессе GPU) — в $5 тыс. и $1 тыс. соответственно.

Размер выплат за остальные четыре находки пока не определен. Это три ошибки переполнения буфера в системе организации вкладок и движке V8, а также возможность использования освобожденной памяти в механизме Web Sockets.

Данных о злонамеренном использовании какой-либо из новых брешей на настоящий момент нет. Их подробности пока не разглашаются, чтобы обновление успели получить как можно больше пользователей.

Подпишитесь на новости

Наталья Касперская поставила под сомнение доверие к генеративному ИИ

Генеративный ИИ умеет писать тексты и код, но можно ли на него полагаться? Наталья Касперская считает, что с доверием к таким системам пока больше вопросов, чем ответов. В интервью корреспонденту Anti-Malware.ru Олесе Афанасьевой на BIS Summit она назвала критерий доверенности применительно к генеративному ИИ загадкой.

По объяснению Касперской, доверенная система должна работать с заранее заданными параметрами и обеспечивать предсказуемый результат.

Генеративный ИИ, по её оценке, под это определение не подпадает: он не способен каждый раз выдавать один и тот же результат.

«Критерий доверенности в применении к генеративному искусственному интеллекту для меня является загадкой», — заявила она.

Главная проблема, считает Касперская, — масштаб моделей. Огромное количество параметров и данных делает полноценную проверку такой системы практически недостижимой. Можно протестировать отдельные ответы и сценарии, но это ещё не доказывает надёжность всей модели.

«Вы можете сделать какие-то выборочные проверки, частичные. Они будут выборочными и частичными, они ничего не докажут», — подчеркнула Касперская.

Получается неудобный вопрос для бизнеса и государства: как доверять системе, поведение которой нельзя исчерпывающе проверить? По словам председателя правления АРПП «Отечественный софт», задача создания доверенного ИИ поставлена, но готового способа её решения она пока не видит.

Одними разговорами, считает Касперская, проблему не закрыть. Нужна совместная работа специалистов по ИИ и информационной безопасности, методистов и разработчиков стандартов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru