Уязвимость в Ultimate Member угрожает тысячам WordPress-сайтов

Уязвимость в Ultimate Member угрожает тысячам WordPress-сайтов

Уязвимость в Ultimate Member угрожает тысячам WordPress-сайтов

Опасная уязвимость в WordPress-плагине Ultimate Member (более 200 тыс. активных установок) может использоваться для внедрения вредоносных скриптов. Брешь получила идентификатор CVE-2024-2123 и является по своей сути XSS.

О проблеме предупредили исследователи из команды Wordfence, отметив, что злонамеренные скрипты внедряются таким образом, чтобы запускаться при каждой загрузке веб-страницы.

Корень уязвимости кроется в некорректной обработке вводимых данных, а также в недостаточном экранировании вывода. Небезопасная имплементация функциональности списка каталога пользователей позволяет не прошедшим аутентификацию злоумышленникам проводить инъекцию скриптов.

Поскольку выводимое имя пользователя отображается в шаблонах файлов без экранирования, атакующих может при регистрации указать в поле для имени вредоносный сценарий.

Как правило, уязвимости такого класса используются для создания аккаунтов с правами администратора, перенаправления пользователей на фишинговые ресурсы и внедрения бэкдоров.

Проблема затрагивает Ultimate Member 2.8.3 и более ранние версии плагина. Пользователям рекомендуют установить релиз под номером 2.8.4.

Вчера мы писали про дыру в другом плагине — Popup Builder, которая помогла злоумышленникам заразить тысячи сайтов.

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