В пакете Python для PDF.js, используемой в Firefox, нашли уязвимость

В пакете Python для PDF.js, используемой в Firefox, нашли уязвимость

В пакете Python для PDF.js, используемой в Firefox, нашли уязвимость

Критическую уязвимость обнаружили в пакете Python llama_cpp_python. Злоумышленники могут использовать эту брешь для выполнения произвольного кода в системе, поставив под угрозу данные и операции.

Популярный пакет llama_cpp_python, загруженный более чем 3 миллиона раз, позволяет разработчикам интегрировать модели искусственного интеллекта с Python.

Баг отслеживается как CVE-2024-34359 (9,7 баллов по шкале CVSS). Компания Checkmarx, занимающаяся безопасностью цепочки поставок программного обеспечения, назвала уязвимость Llama Drama.

Брешь, которую устранили в версии 0.2.72, обнаружил исследователь Патрик Пенг (retr0reg).

Неправильное использование шаблонизатора Jinja2 в пакете llama_cpp_python позволяет внедрять шаблоны на стороне сервера, что приводит к удаленному выполнению кода с помощью специально созданной полезной нагрузки.

Исследователи подчеркивают: необходимо соблюдать правила безопасности на протяжении всего жизненного цикла систем искусственного интеллекта и их компонентов, чтобы уязвимости не возникали.  

Разработка последовала за обнаружением уязвимости высокой степени риска в JavaScript-библиотеке Mozilla PDF.js (CVE-2024-4367), которая могла привести к выполнению произвольного кода.

В сообщении Mozilla говорится, что при обработке шрифтов в PDF.js отсутствовала проверка типа, которая позволяла выполнять произвольный JavaScript в контексте PDF.js.

С помощью уязвимости злоумышленники выполняли скрипт, как только в браузере Firefox открывался PDF-документ, содержащий вредонос. 

Баг был устранён компанией в Firefox 126, Firefox ESR 115.11 и Thunderbird 115.11, выпущенных на прошлой неделе, а также в модуле npm pdfjs-dist версии 4.2.67, выпущенном 29 апреля 2024 года.

Как пояснил специалист Томас Ринсма, большинство библиотек-оболочек, таких как react-pdf, тоже выпустили исправленные версии. Специалисты рекомендуют библиотекам, которые включат PDF.js, рекурсивно проверить папку node_modules на наличие файлов с именем pdf.js, чтобы избежать проблем.

Лучшие LLM ошибаются с ядовитыми грибами в каждом девятом случае

Разработчик Пётр Мигдал проверил, можно ли доверить нейросети самый рискованный этап тихой охоты — определение грибов по фотографии. Короткий ответ: если очень хочется однажды поужинать дважды, то можно. В бенчмарк вошли 1040 фотографий 55 видов грибов, наиболее распространённых в Польше.

Изображения взяли из датасета FungiTastic, созданного на основе Atlas of Danish Fungi. Полная база содержит свыше 600 тыс. снимков с экспертной классификацией, а для части образцов вид подтверждён анализом ДНК.

Модели показывали каждую фотографию и просили назвать пять наиболее вероятных видов на латыни. Дополнительно их не обучали и специальные инструменты не подключали.


Лучше остальных справилась Gemini 3.8 Flash: правильный вид оказался на первом месте в 65% случаев и попал в пятёрку ответов в 85%. Немного отстали Gemini 3.6 Flash с результатами 64% и 85%, а также Gemini 3.7 Flash — 61% и 82%. Внизу таблицы расположились Qwen 3.8 27B, MiniMax-M3 и Qwen 3.8 Flash.


Но высокая точность закончилась там, где начался вопрос безопасности. Gemini 3.8 Flash и Gemini 3.6 Flash примерно в 11% случаев определяли ядовитые грибы как съедобные виды. У GPT-5.6 Sol доля опасных ошибок достигла 24%, у Claude Opus 5 — 29%, а у Qwen 3.8 27B — 36%. То есть последняя модель потенциально отправляла в корзину не тот гриб чаще чем в каждом третьем случае.

Есть важная оговорка: нейросети напрямую не спрашивали, можно ли есть находку. Они определяли вид, а затем исследователь сопоставлял ответы с таблицей съедобности. Некоторые модели и вовсе отказывались давать классификацию.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru