Критический баг в WordPress-плагине Ultimate Member допускает SQL-инъекцию

Критический баг в WordPress-плагине Ultimate Member допускает SQL-инъекцию

Критический баг в WordPress-плагине Ultimate Member допускает SQL-инъекцию

В популяром WordPress-плагине Ultimate Member выявили критическую уязвимость, позволяющую неаутентифицированному атакующему провести SQL-инъекцию и вытащить конфиденциальные данные из базы.

У плагина Ultimate Member насчитывается более 200 тысяч установок. Обнаруженная уязвимость получила идентификатор CVE-2024-1071 и 9,8 балла по шкале CVSS.

Специалисты Wordfence пишут в отчёте следующее:

«Ultimate Member уязвим к SQL-инъекции через параметр “sorting“ в версиях с 2.1.3 по 2.8.2. Брешь существует из-за недостаточного экранирования параметра и некорректной подготовки существующего SQL-запроса».

Таким образом, не прошедший аутентификацию злоумышленник может добавить дополнительные запросы к уже существующим, что поможет ему извлечь конфиденциальные данные из базы.

Обратите внимание, что проблема затрагивает только те веб-сайты, администраторы которых включили опцию «Enable custom table for usermeta» в настройках плагина.

Разработчики Ultimate Member закрыли уязвимость в версии 2.8.3, которая вышла 19 февраля. Пользователям рекомендуют как можно скорее обновить плагин до актуального релиза.

Google научила смартфоны измерять пульс без часов и фитнес-браслетов

Google, видимо, решила, что фитнес-браслетам и умные часам пора на пенсию. Компания представила технологию, которая позволяет измерять пульс и частоту сердечных сокращений в состоянии покоя с помощью обычной фронтальной камеры смартфона.

Никаких датчиков на запястье, никаких ремешков и дополнительных устройств. Всё, что нужно, — собственное лицо.

Система получила название Passive Heart Rate Monitoring (PHRM). Работает она  любопытно: после разблокировки смартфона по лицу фронтальная камера записывает короткое восьмисекундное видео, а встроенная ИИ-модель анализирует едва заметные изменения цвета кожи, возникающие из-за кровотока.

Человеческий глаз таких изменений не видит, а вот алгоритмы машинного обучения — вполне.

 

По данным Google, точность системы оказалась неожиданно высокой. При оценке пульса в состоянии покоя результаты отличались от показателей фитнес-браслета Fitbit Charge 6 менее чем на пять ударов в минуту.

Для обучения и тестирования модели компания использовала более 350 тысяч видеозаписей почти 700 участников с разными оттенками кожи. Более того, исследователи проверяли технологию не только в лаборатории, но и в реальной жизни. Добровольцы больше недели ходили со своими смартфонами, одновременно используя Fitbit и медицинское оборудование для контроля сердечного ритма.

Результаты оказались убедительными, чтобы Google всерьёз заговорила о будущем такого подхода. Впрочем, до идеала ещё далеко. Исследователи признают, что системе пока сложнее стабильно получать данные у людей с тёмными оттенками кожи. Также на точность могут влиять разговоры, движения головы и другие обычные действия.

Есть и вопрос приватности. Всё-таки технология предполагает регулярный анализ изображения лица пользователя. В Google уверяют, что обработка может выполняться непосредственно на устройстве без передачи данных в облако.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru