Критическую дыру устранили в VMware Realize Business for Cloud

Критическую дыру устранили в VMware Realize Business for Cloud

Критическую дыру устранили в VMware Realize Business for Cloud

Специалист Positive Technologies Егор Димитренко выявил уязвимость в продукте VMware Realize Business for Cloud. Уязвимости можно присвоить статус критической, поэтому всем затронутым организациям рекомендуется как можно скорее установить уже готовые патчи.

Как известно, продукт VMware Realize Business for Cloud используется для визуализации и планирования расходов, а также анализа затрат и сравнения бизнес-показателей. Обнаруженная в нём брешь получила идентификатор CVE-2021-21984 и 9,8 баллов по шкале CVSSv3.

Как объяснил Димитренко, в случае эксплуатации уязвимость позволяет злоумышленнику, не прошедшему аутентификацию, удалённо выполнить команды на целевом устройстве. В результате атакующий сможет получить полный контроль над сервером жертвы и осуществлять вредоносные действия в инфраструктуре компании.

Баг возникает из-за некорректной настройки приложения, позволяющей посторонним получить доступ к «родной» функции обновления. Именно эта функция позволяет выполнять команды на сервере, поскольку задействуется механизм установки новых версий продукта.

«Основной причиной этих ошибок является недостаточное тестирование новых функциональных возможностей при выпуске очередной версии продукта», — объясняет эксперт Positive Technologies.

Чтобы устранить опасную брешь, пользователям достаточно пройти на официальный сайт VMware. На этой странице компания описывает уязвимость и даёт рекомендации по патчингу.

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