VMware выпустила патчи для шести дыр во множестве продуктов

VMware выпустила патчи для шести дыр во множестве продуктов

VMware выпустила патчи для шести дыр во множестве продуктов

Компания VMware вчера выпустила обновления, устраняющие уязвимости во множестве продуктов. В руках киберпреступников эти бреши могут привести к получению полного контроля над затронутой системой.

Всего разработчики насчитали и исправили шесть багов, получивших от 4,4 до 8,6 баллов о шкале CVSS. Среди уязвимых продуктов можно отметить VMware vRealize Operations (до версии 8.5.0), VMware Cloud Foundation (версии 3.x и 4.x) и vRealize Suite Lifecycle Manager (версии 8.x).

Список пропатченных уязвимостей выглядит так:

  • CVE-2021-22022 (CVSS: 4,4) — возможность чтения файла в API vRealize Operations Manager, приводящая к раскрытию информации.
  • CVE-2021-22023 (CVSS: 6,6) — брешь в API vRealize Operations Manager, предоставляющая атакующему административный доступ с возможностью редактировать информацию о пользователях.
  • CVE-2021-22024 (CVSS: 7,5) — баг чтения логов в API vRealize Operations Manager, приводящая к раскрытию конфиденциальной информации.
  • CVE-2021-22025 (CVSS: 8,6) — эта уязвимость позволяет злоумышленнику добавлять новые ноды в существующий кластер vROps.
  • CVE-2021-22026 и CVE-2021-22027 (CVSS: 7,5) — SSRF-дыры, позволяющие перехватить информацию.

О части багов сообщил специалист Positive Technologies Егор Димитренко (CVE-2021-22022 и CVE-2021-22023), информация по остальным дырам пришла от исследователей из MoyunSec V-Lab.

Лучшие LLM ошибаются с ядовитыми грибами в каждом девятом случае

Разработчик Пётр Мигдал проверил, можно ли доверить нейросети самый рискованный этап тихой охоты — определение грибов по фотографии. Короткий ответ: если очень хочется однажды поужинать дважды, то можно. В бенчмарк вошли 1040 фотографий 55 видов грибов, наиболее распространённых в Польше.

Изображения взяли из датасета FungiTastic, созданного на основе Atlas of Danish Fungi. Полная база содержит свыше 600 тыс. снимков с экспертной классификацией, а для части образцов вид подтверждён анализом ДНК.

Модели показывали каждую фотографию и просили назвать пять наиболее вероятных видов на латыни. Дополнительно их не обучали и специальные инструменты не подключали.


Лучше остальных справилась Gemini 3.8 Flash: правильный вид оказался на первом месте в 65% случаев и попал в пятёрку ответов в 85%. Немного отстали Gemini 3.6 Flash с результатами 64% и 85%, а также Gemini 3.7 Flash — 61% и 82%. Внизу таблицы расположились Qwen 3.8 27B, MiniMax-M3 и Qwen 3.8 Flash.


Но высокая точность закончилась там, где начался вопрос безопасности. Gemini 3.8 Flash и Gemini 3.6 Flash примерно в 11% случаев определяли ядовитые грибы как съедобные виды. У GPT-5.6 Sol доля опасных ошибок достигла 24%, у Claude Opus 5 — 29%, а у Qwen 3.8 27B — 36%. То есть последняя модель потенциально отправляла в корзину не тот гриб чаще чем в каждом третьем случае.

Есть важная оговорка: нейросети напрямую не спрашивали, можно ли есть находку. Они определяли вид, а затем исследователь сопоставлял ответы с таблицей съедобности. Некоторые модели и вовсе отказывались давать классификацию.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru