В Chrome 113 устранили критическую уязвимость use-after-free

В Chrome 113 устранили критическую уязвимость use-after-free

В Chrome 113 устранили критическую уязвимость use-after-free

На этой неделе Google выпустила очередное обновление Chrome, в котором не обошлось без важных патчей. Всего разработчики устранили 12 уязвимостей, включая одну критическую. О шести дырах Google узнала благодаря сторонним исследователям.

Критическая брешь затрагивает Navigation, ей присвоили идентификатор CVE-2023-2721. На проблему указал один из специалистов компании Qihoo 360. Класс уязвимости — use-after-free, ошибка использования динамической памяти в процессе работы софта.

Условный злоумышленник может подготовить специальную HTML-страницу, которая пробьёт брешь в момент посещения пользователем. Атакующему, само собой, придётся заставить жертву зайти на соответствующую страницу.

Баги класса use-after-free, как правило, тесно связаны с повреждением памяти. Это довольно распространённый вид уязвимостей, возникающий из-за того, что указатель не очищается после освобождения памяти.

С помощью таких дыр злоумышленник может выполнить произвольный код, привести к отказу в обслуживании (DoS) или повреждению данных. В случае с Chrome use-after-free используются для выхода за пределы песочницы браузера.

В Google отметили, что корпорация выплатила 11 500 долларов за сообщения об уязвимостях. Последняя сборка Chrome получила номера 113.0.5672.126 (для Linux macOS) и 113.0.5672.126/.127 (для Windows).

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