Google закрыла в Chrome 11 уязвимостей

Google закрыла в Chrome 11 уязвимостей

Google закрыла в Chrome 11 уязвимостей

Google выпустила стабильную версию Chrome 145 и закрыла в ней 11 уязвимостей, включая три с высоким уровнем риска. Самой серьёзной среди них стала CVE-2026-2313 — use-after-free в компоненте CSS. За её обнаружение исследователь получил $8 тыс. по программе баг-баунти.

Ещё две серьёзные проблемы — CVE-2026-2314 и CVE-2026-2315 — связаны с переполнением буфера в Codecs и некорректной реализацией WebGPU. Эти бреши нашли специалисты Google.

В числе уязвимостей среднего уровня выделяется CVE-2026-2316 — недостаточная проверка политик безопасности во Frames. За неё выплатили $5 тыс. Также закрыта ошибка в модуле Animation (CVE-2026-2317), за которую исследователь получил $2 тыс.

Кроме того, устранены проблемы в Picture-in-Picture и File Input (обе — некорректная реализация), гонка потоков в DevTools и ещё один use-after-free в Ozone. Две уязвимости с низким уровнем опасности затрагивали File Input и механизм загрузок.

В общей сложности Google выплатила исследователям более $18 тыс. вознаграждений.

Новая версия браузера распространяется как 145.0.7632.45 для Linux и 145.0.7632.45/46 для Windows и macOS. О фактах эксплуатации закрытых уязвимостей в дикой среде компания не сообщает. Тем не менее пользователям рекомендуют обновиться как можно скорее.

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