Вышел Google Chrome 103 с патчами для 14 уязвимостей

Вышел Google Chrome 103 с патчами для 14 уязвимостей

Вышел Google Chrome 103 с патчами для 14 уязвимостей

Google выпустила новую версию своего браузера Chrome под номером 103. В этот релиз разработчики включили патчи для 14 уязвимостей, о девяти из которых сообщили сторонние исследователи.

Наиболее опасным багом стала брешь под идентификатором CVE-2022-2156 — она получила статус критической. Эта дыра, затрагивающая Base, относится к классу use-after-free (некорректное использование динамической памяти).

О CVE-2022-2156 рассказал специалист команды Google Project Zero Марк Бренд, поэтому денежного вознаграждения за её находку не предусмотрено. Дыры вида use-after-free могу быть опасны: приводить к выполнению кода, повреждению данных, DoS и т. п.

Более того, если условный киберпреступник свяжет use-after-free с другой уязвимостью, он сможет полностью скомпрометировать целевую систему. В случае с Chrome такие баги, как правило, приводят к обходу встроенной в браузер песочницы.

Помимо CVE-2022-2156, в Chrome 103 устранены ещё три use-after-free, о которых уже сообщили сторонние эксперты по кибербезопасности. Они затрагивают следующие компоненты: Interest groups (CVE-2022-2157, высокая степень риска), WebApp Provider (CVE-2022-2161, средняя степень риска), а также Cast UI и Toolbar (CVE-2022-2163, низкая степень риска).

В движках V8 и WebAssembly тоже устранили брешь — CVE-2022-2158, которая имеет потенциально высокую опасность для конечного пользователя.

Как отметили в Google, специалистам выплатили в общей сложности $44 000 за выявленные проблемы в безопасности. Последняя на данный момент сборка получила номер 103.0.5060.53, пользователям Windows, Linux и macOS рекомендуется не медлить с её установкой.

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