В Chrome 106 устранили несколько уязвимостей высокой степени риска

В Chrome 106 устранили несколько уязвимостей высокой степени риска

В Chrome 106 устранили несколько уязвимостей высокой степени риска

Google отрапортовала об устранении шести опасных уязвимостей в браузере Chrome, включая UAF-баги (use-after-free). Новая версия интернет-обозревателя уже должна быть доступна пользователям Windows, Linux и macOS.

Обо всех новых проблемах разработчики узнали от сторонних исследователей в области кибербезопасности. В общей сумме корпорация выплатила 38 тысяч долларов за сообщения о багах.

Наиболее опасная уязвимость получила идентификатор CVE-2022-3445, она связана с некорректным использованием динамической памяти и затрагивает библиотеку Skia, являющуюся частью графического движка Chrome.

Согласно посту Google, два специалиста компании Qihoo 360 получили $15 000 за сообщение о CVE-2022-3445. Ещё $13 тыс. корпорация выплатила за информацию об уязвимости под идентификатором CVE-2022-3446 — переполнение буфера в WebSQL.

Две другие бреши — некорректная имплементация в Custom Tabs (CVE-2022-3447) и use-after-free в API Permissions (CVE-2022-3448) принесли исследователям $7500 и $2500 соответственно. Ещё пару проблем класса UAF нашли в Safe Browsing (CVE-2022-3449) и Peer Connection (CVE-2022-3450).

Технические детали всех уязвимостей будут опубликованы после того, как большинство пользователей Chrome установят последнюю версию браузера — 106.0.5249.119.

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru