Опасные уязвимости в трёх WordPress-плагинах затрагивают 84 000 сайтов

Опасные уязвимости в трёх WordPress-плагинах затрагивают 84 000 сайтов

Опасные уязвимости в трёх WordPress-плагинах затрагивают 84 000 сайтов

Специалисты по кибербезопасности обнаружили уязвимости в трёх плагинах для движка WordPress. В общей сложности эти проблемы угрожают более 83 тыс. веб-сайтов и могут использоваться для получения полного контроля над атакованными ресурсами.

Одна из уязвимостей, которой присвоили идентификатор CVE-2022-0215, представляет собой брешь класса CSRF (cross-site request forgery, «межсайтовая подделка запроса»). Она получила 8,8 балла по шкале CVSS и затрагивает три плагина:

«Уязвимость позволяет атакующим обновить настройки сайта. Для эксплуатации злоумышленникам придётся заставить администратора сайта пройти по определённой ссылке», — пишет Wordfence.

 

Корень проблемы кроется в отсутствии должной валидации при обработке AJAX-запросов. В результате условный киберпреступник может изменить значение опции «users_can_register» и установить «default_role», что даст ему полный контроль над атакуемым ресурсом.

Разработчики затронутых плагинов уже выпустили соответствующие обновления, поэтому владельцам и администраторам сайтов нужно только установить их.

Google научила смартфоны измерять пульс без часов и фитнес-браслетов

Google, видимо, решила, что фитнес-браслетам и умные часам пора на пенсию. Компания представила технологию, которая позволяет измерять пульс и частоту сердечных сокращений в состоянии покоя с помощью обычной фронтальной камеры смартфона.

Никаких датчиков на запястье, никаких ремешков и дополнительных устройств. Всё, что нужно, — собственное лицо.

Система получила название Passive Heart Rate Monitoring (PHRM). Работает она  любопытно: после разблокировки смартфона по лицу фронтальная камера записывает короткое восьмисекундное видео, а встроенная ИИ-модель анализирует едва заметные изменения цвета кожи, возникающие из-за кровотока.

Человеческий глаз таких изменений не видит, а вот алгоритмы машинного обучения — вполне.

 

По данным Google, точность системы оказалась неожиданно высокой. При оценке пульса в состоянии покоя результаты отличались от показателей фитнес-браслета Fitbit Charge 6 менее чем на пять ударов в минуту.

Для обучения и тестирования модели компания использовала более 350 тысяч видеозаписей почти 700 участников с разными оттенками кожи. Более того, исследователи проверяли технологию не только в лаборатории, но и в реальной жизни. Добровольцы больше недели ходили со своими смартфонами, одновременно используя Fitbit и медицинское оборудование для контроля сердечного ритма.

Результаты оказались убедительными, чтобы Google всерьёз заговорила о будущем такого подхода. Впрочем, до идеала ещё далеко. Исследователи признают, что системе пока сложнее стабильно получать данные у людей с тёмными оттенками кожи. Также на точность могут влиять разговоры, движения головы и другие обычные действия.

Есть и вопрос приватности. Всё-таки технология предполагает регулярный анализ изображения лица пользователя. В Google уверяют, что обработка может выполняться непосредственно на устройстве без передачи данных в облако.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru