CorePlague: в Jenkins нашли две опасные бреши, приводящие к выполнению кода

CorePlague: в Jenkins нашли две опасные бреши, приводящие к выполнению кода

CorePlague: в Jenkins нашли две опасные бреши, приводящие к выполнению кода

В системе непрерывной интеграции Jenkins нашли две опасные уязвимости, которые могут привести к выполнению кода на затронутых системах. Пользователям рекомендуют обновить Jenkins-серверы, чтобы избежать возможных кибератак.

Бреши отслеживаются под идентификаторами CVE-2023-27898 и CVE-2023-27905, но специалисты компании Aqua объединили их под одним именем — CorePlague. Проблемы затрагивают серверы Jenkins и Update Center, уязвимы все версии до 2.319.2.

«Эксплуатация выявленных брешей позволяет атакующему выполнить код на сервере жертвы. Таким образом, злоумышленник может получить полный контроль над целевым сервером», — пишет Aqua в отчёте.

Баги существуют из-за способа обработки плагинов Jenkins, доступных в Update Center. В результате киберпреступник может загрузить плагин с вредоносной нагрузкой и запустить атаку вида XSS (межсайтовый скриптинг).

«Как только жертва откроет “Available Plugin Manager“ на сервере Jenkins, запустится XSS, которая позволит атакующим выполнить код с помощью API Script Console», — объясняют специалисты Aqua.

Поскольку это разновидность «хранимой XSS», JavaScript внедряется на сервер без необходимости устанавливать плагин или переходить по URL. Разработчики уже подготовили патчи, с установкой которых рекомендуют не затягивать.

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