В SSH-модуле Erlang/OTP найдена 10-балльная уязвимость, патч уже доступен

В SSH-модуле Erlang/OTP найдена 10-балльная уязвимость, патч уже доступен

В SSH-модуле Erlang/OTP найдена 10-балльная уязвимость, патч уже доступен

Университетские исследователи выявили в серверном SSH-компоненте фреймворка Erlang/OTP уязвимость удаленного исполнения кода. Из-за тривиальности эксплойта уровень угрозы оценен в 10 баллов из 10 возможных по шкале CVSS.

Софт Erlang/OTP широко используется в телекоммуникациях, распределенных системах и платформах реального времени, поэтому масштабы бедствия в случае ковровых атак могут быть немалыми.

Согласно бюллетеню Ericsson, уязвимость CVE-2025-32433 связана с обработкой сообщений, передаваемых по протоколу SSH.

Эксплойт не требует аутентификации, проводится по сети и позволяет получить несанкционированный доступ к хосту Erlang/OTP, выполнять произвольные команды и в итоге полностью скомпрометировать систему.

Патч включен в состав сборок OTP-27.3.3, 26.2.5.11 и 25.3.2.20, пользователям рекомендуется как можно скорее обновить продукт.

При отсутствии такой возможности следует принять меры для снижения риска эксплойта — отключить SSH-сервер либо заблокировать доступ на уровне файрвола.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Российские учёные научили ИИ ловить фейковые фото и нелепые изображения

Исследователи из AIRI, Сколтеха, MWS AI и МФТИ по-новому решили одну из наиболее сложных задач компьютерного зрения — выявление изображений с нелогичным содержанием, вроде рыцаря с мобильником или пингвина на велосипеде.

Разработанный ими метод TLG (Through the Looking Glass, «В Зазеркалье») использует ИИ для создания текстовых описаний картинок и обнаружения противоречий при сопоставлении с визуальным содержанием.

В комментарии для «Известий» один из соавторов проекта, доктор компьютерных наук Александр Панченко пояснил: существующие ИИ-модели хорошо распознают элементы картинок, но плохо улавливают контекст — далеко не всегда понимают совместимость представленных объектов с точки зрения здравого смысла.

Чтобы проверить действенность своего подхода, экспериментаторы создали датасет, включив него 824 изображения с нелепыми ситуациями. Тестирование алгоритма показало точность распознавания до 87,5%, что на 0,5-15% выше показателей других существующих моделей, а также большую экономию вычислительных ресурсов.

Новаторская разработка, по словам Панченко, способна повысить надежность систем компьютерного зрения. После доработки и дообучения ее также можно будет использовать для модерации контента — к примеру, для выявления фейковых фото.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru