В антируткит-драйвере Avast и AVG нашли шестилетние уязвимости

В антируткит-драйвере Avast и AVG нашли шестилетние уязвимости

В антируткит-драйвере Avast и AVG нашли шестилетние уязвимости

В легитимном драйвере, который является частью антивирусных продуктов Avast и AVG, нашли опасные уязвимости, остававшиеся незамеченными на протяжении многих лет. Речь идёт о aswArPot.sys, антируткит-драйвере уровня ядра.

На проблемы в безопасности указал Касиф Декель, специалист компании SentinelOne. В отчёте эксперт приводит следующую информацию:

«Эти уязвимости позволяют условному атакующему повысить права, отключить установленные в системе антивирусы, перезаписать системные компоненты и даже повредить ОС».

В общей сложности Декель насчитал две уязвимости, получившие идентификаторы CVE-2022-26522 и CVE-2022-26523. Судя по всему, бреши появились в версии Avast 12.1, которая была выпущена в июне 2016 года.

Баги затрагивают драйвер aswArPot.sys, а более конкретно — обработчик соединения сокета, позволяя запустить код на уровне ядра от пользователя с ограниченными правами. Эксплуатация дыр также может привести к сбою в работе операционной системе и даже к BSoD.

 

По словам представителей Avast, антивирусная компания устранила описанные уязвимости с выходом версии 22.1 (релиз состоялся 8 февраля 2022 года). Кстати, другая уязвимость в том же драйвере используется в атаках шифровальщика AvosLocker, который с её помощью обходит антивирусную защиту.

Лучшие LLM ошибаются с ядовитыми грибами в каждом девятом случае

Разработчик Пётр Мигдал проверил, можно ли доверить нейросети самый рискованный этап тихой охоты — определение грибов по фотографии. Короткий ответ: если очень хочется однажды поужинать дважды, то можно. В бенчмарк вошли 1040 фотографий 55 видов грибов, наиболее распространённых в Польше.

Изображения взяли из датасета FungiTastic, созданного на основе Atlas of Danish Fungi. Полная база содержит свыше 600 тыс. снимков с экспертной классификацией, а для части образцов вид подтверждён анализом ДНК.

Модели показывали каждую фотографию и просили назвать пять наиболее вероятных видов на латыни. Дополнительно их не обучали и специальные инструменты не подключали.


Лучше остальных справилась Gemini 3.8 Flash: правильный вид оказался на первом месте в 65% случаев и попал в пятёрку ответов в 85%. Немного отстали Gemini 3.6 Flash с результатами 64% и 85%, а также Gemini 3.7 Flash — 61% и 82%. Внизу таблицы расположились Qwen 3.8 27B, MiniMax-M3 и Qwen 3.8 Flash.


Но высокая точность закончилась там, где начался вопрос безопасности. Gemini 3.8 Flash и Gemini 3.6 Flash примерно в 11% случаев определяли ядовитые грибы как съедобные виды. У GPT-5.6 Sol доля опасных ошибок достигла 24%, у Claude Opus 5 — 29%, а у Qwen 3.8 27B — 36%. То есть последняя модель потенциально отправляла в корзину не тот гриб чаще чем в каждом третьем случае.

Есть важная оговорка: нейросети напрямую не спрашивали, можно ли есть находку. Они определяли вид, а затем исследователь сопоставлял ответы с таблицей съедобности. Некоторые модели и вовсе отказывались давать классификацию.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru