Вышел Google Chrome 98 с патчами для восьми опасных дыр

Вышел Google Chrome 98 с патчами для восьми опасных дыр

Вышел Google Chrome 98 с патчами для восьми опасных дыр

Google выпустила новую версию браузера Chrome под номером 98. В общей сложности разработчики залатали 27 проблем в безопасности, о 19 из которых стало известно благодаря сторонним исследователям.

Восемь дыр получили высокую степень опасности, 10 — среднюю и одна — низкую. Наиболее опасная из пропатченных уязвимостей позволяет выполнить произвольный код с теми же правами, что у самого Chrome.

Более половины багов, о которых сообщили сторонние исследователи, связаны с некорректным использованием динамической памяти в процессе работы программы (Use-After-Free).

По словам Google, эксперты получили по 20 тысяч долларов за информацию о CVE-2022-0452 и CVE-2022-0453 — двух дырах класса use-after-free, затрагивающих Google Safe Browsing и режим чтения в интернет-обозревателе.

Помимо этого, интернет-гигант заплатил 12 тысяч долларов за выявленную возможность переполнения буфера в ANGLE (CVE-2022-0454), ещё $7500 — за ошибку полноэкранного режима (CVE-2022-0455), $7000 — за use-after-free в веб-поиске (CVE-2022-0456) и $5000 — за баг движка V8 (CVE-2022-0457).

Оставшиеся две опасные уязвимости затрагивают миниатюры во вкладках (CVE-2022-0458) и функцию захвата экрана (CVE-2022-0459). Если вы ещё не обновляли Chrome, проверьте доступность новой версии. Билд получил номер 98.0.4758.80.

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru