В GitLab закрыли критическую уязвимость выполнения кода (9,9 балла по CVSS)

В GitLab закрыли критическую уязвимость выполнения кода (9,9 балла по CVSS)

В GitLab закрыли критическую уязвимость выполнения кода (9,9 балла по CVSS)

GitLab на этой неделе выпустила патчи, устраняющие критическую уязвимость в используемом DevOps-платформой софте. Эксплуатация этой бреши может привести к выполнению произвольного кода в затронутых системах.

Проблему отслеживают под идентификатором CVE-2022-2884, она получила почти максимальный балл по шкале CVSS — 9,9 из 10. Согласно описанию, брешь затрагивает все версии GitLab Community Edition (CE) и Enterprise Edition (EE): с 11.3.4 по 15.1.5, с 15.2 по 15.2.3 и с 15.3 по 15.3.1.

Корень проблемы кроется в API GitHub для импорта, который позволяет удаленно выполнить код. Об уязвимости представителям GitLab сообщил исследователь под ником yvvdwf.

Выполнение кода открывает для потенциального атакующего целый ряд возможностей: он может внедрить трояны и бэкдоры, а также получить полный контроль над затронутыми устройствами.

Вышедшие версии 15.3.1, 15.2.3 и 15.1.5 устраняют критическую дыру, однако есть и другой способ защитится от возможной эксплуатации — отключить функцию импорта из GitHub. Эту опцию можно найти в настройках контроля доступа, в пункте «Ресурсы для импорта».

На данный момент нет информации об эксплуатации описанного бага в реальных атаках. Тем не менее всех пользователей просят установить вышедшие обновления как можно скорее.

Более трех четвертей россиян не отличают нейросетевой контент от реального

Согласно исследованию агентств Spektr и СКОТЧ, 77% участников не смогли отличить изображения, созданные нейросетями, от реальных фотографий. В опросе приняли участие около 1000 человек. Респондентам в случайном порядке показывали пять изображений, из которых четыре были сгенерированы ИИ, а одно — подлинное.

Результаты исследования приводит РБК. Корректно определить сгенерированные изображения смогли лишь 23% опрошенных.

При этом в более молодых возрастных группах показатели оказались выше. Среди респондентов до 30 лет правильный ответ дали 30%, в группе 31–44 года — 25%.

В числе признаков «настоящего» фото участники называли убедительные детали, реалистичные свет и тени, а также естественную улыбку человека в кадре. Например, изображение с улыбающимся мужчиной чаще других считали реальным участники в возрасте 45–60 лет — 28% из них выбрали именно этот вариант.

Примечательно, что доля тех, кто ошибается при определении ИИ-контента, растёт. Согласно результатам исследования MWS, опубликованным летом 2025 года, правильно распознать сгенерированные изображения смогли более трети респондентов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru