VMware устранила критические уязвимости в Aria Operations for Networks

VMware устранила критические уязвимости в Aria Operations for Networks

VMware устранила критические уязвимости в Aria Operations for Networks

Две из трех уязвимостей, выявленных в VMware Aria Operations for Networks (ранее vRealize Network Insight, vRNI), позволяли дистанционно выполнить сторонний код в системе. В ветках с 6.2 по 6.10 продукта вышли обновления с патчами.

Инструмент Aria Operations for Networks используется предприятиями для мониторинга, обнаружения и анализа сетей и приложений, помогая выстроить надежную и безопасную сетевую инфраструктуру облачных сервисов.

Две уязвимости, объявившиеся в этом софте, VMware оценила как критические, еще одну — как высокой степени опасности:

  • CVE-2023-20887 (9,8 балла CVSS) — возможность инъекции команд; эксплойт требует сетевого доступа и позволяет удаленно выполнить произвольный код;
  • CVE-2023-20888 (9,1 балла) — небезопасная десериализация, грозящая RCE; эксплойт требует аутентификации и возможен при наличии сетевого доступа на уровне пользователя-участника (группа members);
  • CVE-2023-20889 (8,8 балла) — раскрытие конфиденциальной информации через инъекцию команд; эксплойт осуществляется по сети.

Во избежание неприятностей пользователям версии 6 продукта рекомендуется установить патчи, следуя инструкциям. Альтернативной защиты вендор не предлагает.

В минувшем апреле VMware в срочном порядке залатала инструмент работы с журналами Aria Operations for Logs. Выпуск 8.12 содержал патчи для двух уязвимостей, CVE-2023-20864 и CVE-2023-20865; первая позволяла без аутентификации выполнить вредоносный код на уровне root.

Нейросеть как цифровой костыль: учёные предупредили об ослаблении мышления

Активное использование искусственного интеллекта может постепенно ослаблять навыки, которые человек передаёт нейросети. К такому выводу пришли исследователи из университетов Ватерлоо, Торонто и Пердью. Впрочем, отправлять ChatGPT на костёр рано: проблема не в самом ИИ, а в привычке использовать его вместо собственной головы.

Учёные называют этот процесс когнитивной разгрузкой. Человек поручает внешнему инструменту запоминать информацию, искать решения и выстраивать рассуждения.

Результат появляется быстрее, но мозг получает меньше практики. Если так продолжается долго, самостоятельно выполнить знакомую задачу становится сложнее.

Показательный эксперимент провели почти с тысячей школьников, изучавших математику. Во время тренировок обычный помощник на базе GPT-4 улучшил их результаты на 48%.


Однако после отключения нейросети ученики написали проверочную работу на 17% хуже группы, которая занималась без ИИ. Другой вариант ИИ-репетитора работал иначе: не выдавал готовое решение, а подталкивал школьников к самостоятельному ответу. В этом случае заметного ухудшения результатов не обнаружили.


Похожий эффект исследователи наблюдали у врачей, применявших ИИ для поиска аденом во время колоноскопии. После возвращения к работе без алгоритма эффективность специалистов снизилась: показатель выявления образований упал с 28,4 до 22,4%.

Особенно опасной такая зависимость может стать в профессиях, где необходимо самостоятельно принимать сложные решения. Чем больше работы забирает алгоритм, тем реже человек тренирует собственные навыки.


Отказываться от нейросетей авторы не предлагают. Безопаснее использовать их для подсказок, объяснений, обратной связи и проверки собственных выводов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru