Microsoft патчит 0-day Follina и ещё более 50 уязвимостей

Microsoft патчит 0-day Follina и ещё более 50 уязвимостей

Microsoft патчит 0-day Follina и ещё более 50 уязвимостей

Подоспел ежемесячный набор патчей от Microsoft и его лучше не игнорировать. Среди 55 уязвимостей, устранённых разработчиками в июне, есть знаменитая 0-day Follina, которая уже вовсю используется в различных кибератаках.

Follina, также известная под идентификатором CVE-2022-30190, затрагивает версии Microsoft Office 2013, Office 2016, Office 2019 и Office 2021. В конце мая корпорация представила способ защиты от эксплойта, а теперь вышел полноценный патч.

Кроме того, известно, что Follina используется в атаках операторов Qbot. Как отметили специалисты Proofpoint, киберпреступная группировка TA570 взяла на вооружение соответствующий эксплойт.

Помимо Follina, внимания заслуживает критическая брешь, затрагивающая Windows Network File System (NFS), — CVE-2022-30136. Она позволяет атакующим удалённо выполнить код (RCE), поэтому оперативная установка вышедшего патча настоятельно рекомендуется.

С заплаткой для CVE-2022-30163 также медлить не стоит, поскольку эта дыра в Windows Hyper-V позволяет «гостю» добраться до хоста. Отметим и RCE-баг в Windows LDAP (CVE-2022-30139), тоже получивший критическую степень риска, однако для его эксплуатации атакующему придётся сначала подготовить среду.

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