Вышли патчи для новой RCE-уязвимости в Apache Log4j

Вышли патчи для новой RCE-уязвимости в Apache Log4j

Вышли патчи для новой RCE-уязвимости в Apache Log4j

Разработчики Apache Software Foundation (ASF) выпустили новую серию патчей, которые должны справиться с уязвимостью в Apache Log4j, допускающей удалённое выполнение кода. Фактически это уже пятая брешь, выявленная в популярном инструменте для логирования.

Уязвимость получила идентификатор CVE-2021-44832 и 6,6 балла по шкале CVSS. Согласно опубликованной информации, этот баг затрагивает версии фреймворка от 2.0-alpha7 до 2.17.0.

Представители ASF рекомендуют обновить версию Log4j, объясняя, что атакующие могут создать вредоносный файл конфигурации с помощью JDBC Appender. Для этого у злоумышленников должны быть права на модификацию этого файла.

ASF не отметила экспертов, обнаруживших эту проблему, однако Янив Низри из Checkmarx заявил, что именно он выявил баг и сообщил о нём 27 декабря. Также Низри подчеркнул, что использовать CVE-2021-44832 в атаке куда сложнее, чем изначальную дыру — CVE-2021-44228.

Напомним, что в середине месяца стало известно о второй уязвимости в Log4j — возможности обхода первого патча. На следующий день специалисты начали говорить о третьем баге и параллельной эксплуатации второго.

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