Mozilla устранила в Firefox две 0-day, активно используемые в кибератаках

Mozilla устранила в Firefox две 0-day, активно используемые в кибератаках

Mozilla устранила в Firefox две 0-day, активно используемые в кибератаках

Mozilla выпустила внеплановые обновления для знаменитого браузера Firefox, с помощью которых разработчики устранили две опасные уязвимости. По данным компании, оба бага в настоящее время используются в реальных атаках.

Бреши получили идентификаторы CVE-2022-26485 и CVE-2022-26486. Это типичные проблемы класса Use-After-Free — некорректное использование динамической памяти, затрагивающие XSLT-параметр и WebGPU.

XSLT — это основанный на XML язык, используемый для конвертации XML-документов в веб-страницы и PDF. WebGPU — относительно новый веб-стандарт, который принято считать преемником WebGL.

Специалисты описывают две пропатченные уязвимости следующим образом:

  • CVE-2022-26485 — удаление параметра XSLT, открывающее возможность некорректного использования динамической памяти.
  • CVE-2022-26486 — неверное сообщение во фреймворке IPC WebGPU также приводит к use-after-free и обходу песочницы.

Mozilla признала, что располагает информацией об использовании вышеописанных багов в реальных атаках киберпреступников. Тем не менее компания не захотела раскрывать технические детали и называть имя группировки, стоящей за этими атаками.

Подпишитесь на новости

В НГУ создали платформу для проверки качества данных, на которых обучают ИИ

В Новосибирском государственном университете разработали «Каппу» — платформу для управления данными, на которых обучают ИИ. Она должна помочь разобраться, кто подготовил датасет, что в нём меняли и откуда взялась ошибка. Потому что кормить модель мусором, а потом удивляться её ответам — довольно странно.

О разработке и возможности подключения других вузов сообщил сам НГУ. Университетам предлагают бесплатную облачную версию на серверах НГУ либо платную установку в собственной инфраструктуре.

«Каппа» поддерживает разметку и проверку данных, фиксирует версии наборов и авторство изменений. Исправление ошибки сохраняется в новой версии, чтобы при следующем обучении не наступать на те же грабли.

Платформа также позволяет проверять разные модели на подготовленных датасетах. При обучении фиксируются версия данных и параметры, после — результаты тестирования на эталонных наборах. Во время эксплуатации телеметрия помогает отслеживать ошибки и замечать отклонения.

Локальная установка рассчитана в том числе на случаи, когда конфиденциальные данные нельзя выносить за пределы организации.

В репозитории разработчиков среди задач проекта указаны контроль обучения, отслеживание авторства разметки и соблюдения стандартов. Здесь ставка на прослеживаемость: прежде чем требовать от ИИ безупречных ответов, полезно выяснить, чему именно его учили.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru