Google Chrome 91: устранены 32 дыры, усилена защита от NAT Slipstreaming

Google Chrome 91: устранены 32 дыры, усилена защита от NAT Slipstreaming

Google Chrome 91: устранены 32 дыры, усилена защита от NAT Slipstreaming

Пользователям Google Chrome рекомендуют проверить наличие обновлений и установить новую версию браузера. Разработчики выпустили релиз под номером 91.0.4472.77, в котором содержатся заплатки для ряда уязвимостей.

32 — общее число брешей, устранённых в новой версии Google Chrome. Восемь из них получили высокий уровень опасности.

Например, уязвимость под идентификатором CVE-2021-30521 представляет собой переполнение буфера в функции Autofill. Помимо неё, есть множество проблем вида «Use after free», которые затрагивают WebAudio (CVE-2021-30522), WebRTC (CVE-2021-30523), TabStrip (CVE-2021-30524), WebUI (CVE-2021-30527), TabGroups (CVE-2021-30525) и WebAuthentication (CVE-2021-30528).

Также опасной признана дыра CVE-2021-30526 (возможность записи за пределами границ, выявлена в TabStrip). Ещё восемь уязвимостей получили средний уровень опасности, среди них много проблем, связанных с недостаточным применением политик, но присутствуют и «Use after free» с записью за пределами границ.

Наименьшую опасность представляют пять оставшихся багов, которые по принципу также не отличаются от своих более серьёзных собратьев. Стоит отметить, что разработчики поработали в Chrome 91 над дополнительной защитой от атак NAT Slipstreaming. Теперь браузер блокирует порт 10080 (Firefox внедрил это правило ещё в ноябре 2020 года).

Напомним, что специалисты выявили в официальном магазине Chrome Web Store тысячи расширений для Google Chrome, которые мешали отрабатывать HTTP-заголовкам безопасности.

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