Опубликован еще один эксплойт для критической бреши в песочнице VM2

Опубликован еще один эксплойт для критической бреши в песочнице VM2

Опубликован еще один эксплойт для критической бреши в песочнице VM2

Исследователи опубликовали еще один демонстрационный эксплойт (proof-of-concept, PoC), позволяющий выполнить вредоносный код на хосте с работающей песочницей VM2. Пользователей еще раз настоятельно призвали установить готовый патч.

VM2 представляет собой JavaScript-песочницу, которая используется во многих софтовых инструментах. Она позволяет запускать и тестировать подозрительный код в изолированной среде.

Библиотеку VM2 часто можно встретить в интегрированных средах разработки (IDE), редакторах кода, защитных решениях и фреймворках для пентеста. В репозитории NPM VM2 насчитывает несколько миллионов загрузок ежемесячно.

В VM2 недавно нашли несколько критических уязвимостей, позволяющих выбраться за пределы песочницы и запустить вредоносный код вне изолированной среды.

На прошлой неделе мы писали про брешь под идентификатором CVE-2023-29017, которая получила 9,8 балла по шкале CVSS. А в октябре 2022-го эксперты рассказывали о дыре CVE-2022-36067, также позволяющей выбраться за пределы песочницы.

Ситуацию отягощает наличие демонстрационных эксплойтов, которые могут помочь злоумышленникам организовать кибератаки. Корейский исследователь, например, опубликовал совсем свежий PoC на GitHub, создающий на хосте файл с именем «pwned».

 

Всем пользователям и разработчикам рекомендуется установить версию VM2 под номером 3.9.17.

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