Google закрыла в Chrome две 0-day, показанные на Pwn2Own 2024

Google закрыла в Chrome две 0-day, показанные на Pwn2Own 2024

Google закрыла в Chrome две 0-day, показанные на Pwn2Own 2024

Google оперативно устранила в Chrome две уязвимости нулевого дня (0-day), которые исследователи показали в ходе соревнования Pwn2Own 2024. Помимо этого, разработчики закрыли ещё пять дыр в браузере.

Одна из 0-day получила идентификатор CVE-2024-2887 и высокую степень риска. Класс этой бреши — несоответствие используемых типов данных (type confusion) в стандарте WebAssembly (Wasm).

На эту уязвимость указал Манфред Пол в первый день состязания Pwn2Own 2024, проходившего в Ванкувере. Эксперт также «пробил» и другие браузеры: Safari и Edge.

Вторую 0-day нашли исследователи из KAIST Hacking Lab. Её отслеживают под идентификатором CVE-2024-2886 (ошибка использования динамической памяти — use-after-free). Брешь затрагивает API WebCodecs, предназначенный для кодирования и декодирования аудио- и видеоконтента.

Сынхён Ли из KAIST Hacking Lab продемонстрировал удалённое выполнение кода на устройстве целевого пользователя с помощью эксплойта для CVE-2024-2886.

С выходом Google Chrome версий 123.0.6312.86/.87 (для Windows, macOS) и 123.0.6312.86 (для Linux) разработчики устранили перечисленные проблемы.

Напомним, на днях Mozilla тоже закрыла две 0-day в Firefox, показанные на Pwn2Own 2024. Девелоперы браузеров отработали качественно и оперативно, что не может не радовать.

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