На осеннем Pwn2Own-2021 впервые хакнули принтеры

На осеннем Pwn2Own-2021 впервые хакнули принтеры

На осеннем Pwn2Own-2021 впервые хакнули принтеры

В Остине, штат Техас, стартовал очередной традиционный Pwn2Own — состязание этичных хакеров, нацеленное на выявление уязвимостей в продуктах потребительского класса. Вчера, 2 ноября, конкурсанты в числе прочего продемонстрировали эксплойты для принтеров Canon ImageCLASS и HP Color LaserJet Pro MFP M283fdw, суммарно заработав $60 тысяч.

Организаторы Pwn2Own получили на этот раз очень много заявок — 58 от 22 различных участников. Конкурс, на который обычно отводится три дня, даже пришлось продлить — он завершится 5 ноября.

Принтеры включены в меню Pwn2Own впервые за всю историю этих мероприятий. В первый день успешный взлом таких устройств продемонстрировали представители ИБ-компании Synacktiv и команда Devcore с Тайваня.

За атаку на принтер можно было получить до $20 тыс., и оба участника заслужили эту награду, выявив ошибки переполнения буфера (Devcore — даже дважды). Эксплойты для принтеров в дальнейшем покажут и другие конкурсанты, в том числе для продукта от Lexmark.

В первый день состязаний пали также умная колонка Sonos One (Devcore, RCE), три разных NAS-накопителя Western Digital, роутеры Cisco RV340, TP-Link AC1750 и NETGEAR R6700v3. Взломать смартфон Samsung Galaxy S21 в положенный срок не удалось.

Суммарно из призового фонда Pwn2Own было выдано более $400 тысяч. Если так пойдет, за четыре дня хакеры дружными усилиями заработают больше, чем весной ($1,21 млн), а возможно, даже переплюнут участников недавнего Tianfu Cup ($1,9 млн).

Более трех четвертей россиян не отличают нейросетевой контент от реального

Согласно исследованию агентств Spektr и СКОТЧ, 77% участников не смогли отличить изображения, созданные нейросетями, от реальных фотографий. В опросе приняли участие около 1000 человек. Респондентам в случайном порядке показывали пять изображений, из которых четыре были сгенерированы ИИ, а одно — подлинное.

Результаты исследования приводит РБК. Корректно определить сгенерированные изображения смогли лишь 23% опрошенных.

При этом в более молодых возрастных группах показатели оказались выше. Среди респондентов до 30 лет правильный ответ дали 30%, в группе 31–44 года — 25%.

В числе признаков «настоящего» фото участники называли убедительные детали, реалистичные свет и тени, а также естественную улыбку человека в кадре. Например, изображение с улыбающимся мужчиной чаще других считали реальным участники в возрасте 45–60 лет — 28% из них выбрали именно этот вариант.

Примечательно, что доля тех, кто ошибается при определении ИИ-контента, растёт. Согласно результатам исследования MWS, опубликованным летом 2025 года, правильно распознать сгенерированные изображения смогли более трети респондентов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru