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.

Растущая мощность ИИ-моделей OpenAI ставит под угрозу кибербезопасность

Компания OpenAI предупреждает, что ее ИИ-модели стремительно расширяют возможности, которые пригодны для нужд киберобороны, но в тоже время повышают риски в случае злоупотребления, и это нельзя не учитывать.

Так, проведенные в прошлом месяце CTF-испытания GPT-5.1-Codex-Max показали результативность 76% — почти в три раза выше, чем GPT-5 на тех же задачах в августе (27%).

Разработчик ожидает, что последующие ИИ-модели продолжат этот тренд, и их можно будет использовать для аудита кодов, патчинга уязвимостей, создания PoC-эксплойтов нулевого дня, а также тестирования готовности организаций к сложным, скрытным целевым атакам.

Во избежание абьюзов OpenAI принимает защитные меры: учит свои творения отвечать отказом на явно вредоносные запросы, мониторит их использование, укрепляет инфраструктуру, применяет EDR и Threat Intelligence, старается снизить риск инсайда, внимательно изучает обратную связь и наладила партнерские связи со специалистами по Red Teaming.

В скором времени компания с той же целью запустит программу доверенного доступа (trusted access), в рамках которой киберзащитники смогут с разной степенью ограничений пользоваться новыми возможностями выпускаемых моделей. В настоящее время их приглашают присоединиться к бета-тестированию ИИ-инструмента выявления / коррекции уязвимостей Aardvark, подав заявку на сайте OpenAI.

Для расширения сотрудничества с опытными специалистами по киберзащите будет создан консультационный Совет по рискам — Frontier Risk Council. Компания также взаимодействует с другими ИИ-исследователями через НКО Frontier Model Forum, работая над созданием моделей угроз и выявлением узких мест, способных создать препятствие ИИ-атакам.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru