BatBadBut — критическая брешь Rust, допускающая атаки на Windows-устройства

BatBadBut — критическая брешь Rust, допускающая атаки на Windows-устройства

BatBadBut — критическая брешь Rust, допускающая атаки на Windows-устройства

В типовой библиотеке Rust нашли критическую уязвимость — BatBadBut, которую можно использовать в атаках на пользователей Windows. Согласно описанию, брешь допускает внедрение вредоносных команд.

Проблеме присвоили идентификатор CVE-2024-24576, по шкале CVSS она получила максимальные 10 баллов. Эксплойт сработает только в случае вызова пакетных файлов в Windows с ненадёжными аргументами.

«Проблема в том, что библиотека Rust некорректно экранирует аргументы при вызове пакетных файлов (с расширениями bat и cmd) в системах Windows через API Command», — объясняет команда Rust Security Response.

«В таких условиях атакующий может взять под контроль аргументы, передаваемые в вызываемый процесс, а также выполнить произвольные шелл-команды с обходом экранирования».

Уязвимость затрагивает версии Rust до 1.77.2. На проблему указал исследователь в области кибербезопасности под ником RyotaK.

«Брешь под кодовым именем BatBadBut влияет на несколько языков программирования и возникает в момент оборачивания функции CreateProcess (в Windows) и добавления механизма экранирования аргументов команды», — пишет RyotaK.

Специалист посоветовал переместить пакетные файлы в каталог, не включённый в переменную среды PATH.

Более трех четвертей россиян не отличают нейросетевой контент от реального

Согласно исследованию агентств Spektr и СКОТЧ, 77% участников не смогли отличить изображения, созданные нейросетями, от реальных фотографий. В опросе приняли участие около 1000 человек. Респондентам в случайном порядке показывали пять изображений, из которых четыре были сгенерированы ИИ, а одно — подлинное.

Результаты исследования приводит РБК. Корректно определить сгенерированные изображения смогли лишь 23% опрошенных.

При этом в более молодых возрастных группах показатели оказались выше. Среди респондентов до 30 лет правильный ответ дали 30%, в группе 31–44 года — 25%.

В числе признаков «настоящего» фото участники называли убедительные детали, реалистичные свет и тени, а также естественную улыбку человека в кадре. Например, изображение с улыбающимся мужчиной чаще других считали реальным участники в возрасте 45–60 лет — 28% из них выбрали именно этот вариант.

Примечательно, что доля тех, кто ошибается при определении ИИ-контента, растёт. Согласно результатам исследования MWS, опубликованным летом 2025 года, правильно распознать сгенерированные изображения смогли более трети респондентов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru