В Сеть выложили эксплойт для червеобразной HTTP-уязвимости в Windows

В Сеть выложили эксплойт для червеобразной HTTP-уязвимости в Windows

В Сеть выложили эксплойт для червеобразной HTTP-уязвимости в Windows

В Сети появился код демонстрационного эксплойта (Proof-of-concept, PoC), использующего червеобразную критическую уязвимость в последних версиях операционных систем Windows 10 и Windows Server. Поскольку патчи вышли с майским набором обновлений, пользователям рекомендуется не игнорировать их установку.

Сама уязвимость отслеживается под идентификатором CVE-2021-31166 и скрывается в системном драйвере HTTP.sys, который используется набором служб Windows Internet Information Services (IIS) для обработки HTTP-запросов.

Как отметили эксперты, брешь затрагивает Windows 10 версии 2004 и Windows Server 2004. Если злоумышленник завладеет эксплойтом, ему удастся отправить специально созданные вредоносные пакеты целевым серверам.

Представители Microsoft подчеркнули, что «в большинстве случаев» атакующие могут удалённо выполнить произвольный код, для чего не потребуется даже проходить процесс аутентификации. Именно поэтому техногигант советует пропатчить все затронутые серверы.

Код PoC-эксплойта опубликовал исследователь в области кибербезопасности Аксель Суше. В этом случае Proof-of-concept задействует уязвимость вида use-after-free в HTTP.sys, которая в результате приводит к DoS и даже BSOD.

«Сам баг прячется в функции http!UlpParseContentCoding», — объясняет сам Суше.

В Твиттере специалист опубликовал GIF-анимацию, демонстрирующую эксплуатацию вышеописанной уязвимости.

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