В Foxit PDF Reader и Editor закрыли опасные уязвимости, в том числе RCE

В Foxit PDF Reader и Editor закрыли опасные уязвимости, в том числе RCE

В Foxit PDF Reader и Editor закрыли опасные уязвимости, в том числе RCE

Вышедшее на этой неделе обновление 2024.4 для Foxit PDF Reader / Editor (Windows и macOS) устраняет около десятка уязвимостей. Некоторые из них грозят удаленным выполнением вредоносного кода в системе.

На настоящий момент CVE-идентификаторы и оценку по CVSS получили лишь две схожие проблемы Use-After-Free (по 8,8 балла). Остальные пока не внесены в базу NIST NVD, информация о них доступна лишь на сайте техподдержки Foxit Software.

Список закрытых уязвимостей:

  • ненадежный вызов URL при обработке XFA-форм; эксплойт можно провести с помощью документа PDF со встроенным вредоносным кодом или изображением и получить доступ к ресурсам, а также возможность выполнять различные действия от имени жертвы;
  • некорректная проверка цифровой подписи XFA-документов, позволяющая подменить ключ /NeedsRendering или содержимое контейнера TextField;
  • возможность раскрытия данных XFA и NTLM при выполнении функций app.openDoc и LaunchAction;
  • нарушение целостности памяти при обработке AcroForms, объектов флажка и 3D-объектов (CVE-2024-49576 и CVE-2024-47810); сбой приложения позволяет выполнить в системе сторонний код, ошибку можно вызвать, прислав пользователю специально созданный документ PDF со встроенным Javascript или заманив его на вредоносный сайт;
  • возможность подмены edputil.dll;
  • возможность выполнения произвольного кода с привилегиями SYSTEM из-за неадекватной проверки обновлений и плагинов при их установке.

Уязвимостям подвержены все прежние выпуски Foxit PDF Reader 2024, а также Editor версий 2024, 2023, 13, 12 и 11. Обновления с патчами вышли для обеих платформ и во всех затронутых ветках продуктов.

Подпишитесь на новости

Энтузиасты обошли ограничения GeForce и удвоили скорость

Часть возможностей GeForce оказалась доступна после программной разблокировки. Авторы GPU Unlock и его версии для архитектуры Ada показали, как увеличить скорость отдельных матричных вычислений на потребительских видеокартах Nvidia. На RTX 4090 в синтетических тестах результат вырос примерно вдвое.

Разработчики опубликовали код и замеры в репозиториях GPU Unlock и GPU Unlock Ada.

Инструмент запускается до штатного драйвера Nvidia и меняет настройки, ограничивающие скорость определённых тензорных операций. Основная мишень — вычисления FP16 и BF16 с накоплением результата в FP32, которые используются в задачах машинного обучения.

В независимом тесте RTX 4090 при одинаковом лимите мощности скорость таких инструкций действительно удвоилась. А вот в вычислениях через библиотеку cuBLAS прибавка оказалась скромнее: около 12-34% для FP16 и 16-20% для BF16 в отдельных конфигурациях. Один из вариантов нагрузки вообще не ускорился.

Разблокировка не добавляет видеопамять и не увеличивает её пропускную способность. Поэтому задачи, упирающиеся в память, могут почти ничего не выиграть. Поддержка зависит от модели карты, а основной вариант инструмента рассчитан на Linux.

Для любителей локального ИИ эти эксперименты могут быть полезны.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru