Обычная картинка может заразить macOS: в ExifTool нашли опасную уязвимость

Обычная картинка может заразить macOS: в ExifTool нашли опасную уязвимость

Обычная картинка может заразить macOS: в ExifTool нашли опасную уязвимость

Многие пользователи до сих пор смотрят на macOS как на систему, которую зловредам якобы не так-то просто взять. Но свежая история с ExifTool показывает, что расслабляться не стоит. Исследователи из Kaspersky GReAT обнаружили критическую уязвимость CVE-2026-3102 в популярном инструменте с открытым исходным кодом ExifTool.

Это приложение и библиотека, которые используются для чтения и редактирования метаданных файлов.

Проблема, которую описали в Kaspersky GReAT, особенно неприятна тем, что для атаки не нужен никакой подозрительный исполняемый файл: достаточно специально подготовленного изображения. Сценарий выглядит почти издевательски просто.

Злоумышленник прячет вредоносную команду в метаданных картинки, а именно в поле DateTimeOriginal, где обычно хранится дата и время съёмки. Снаружи файл может выглядеть совершенно безобидно: обычная фотография, которая нормально открывается и ничего не вызывает подозрений. Но при определённых условиях этого уже хватает, чтобы на macOS-устройстве выполнилась команда.

Есть, правда, два важных нюанса. Уязвимость срабатывает только на macOS и только в тех случаях, когда ExifTool запускается с флагом -n, который отключает привычное преобразование данных и выводит сырые значения в машиночитаемом виде. Именно в таком режиме инструмент вместо обычного чтения даты может выполнить встроенную в метаданные команду.

Через такую команду атакующий может связаться с удалённым сервером и подтянуть на устройство дополнительную нагрузку — например, инфостилер или троян. Пользователь в этот момент, скорее всего, вообще ничего не заметит: картинка ведь открывается как положено, а всё неприятное происходит на фоне.

Проблема особенно чувствительна не только для отдельных пользователей, но и для организаций. ExifTool очень популярен в цифровой криминалистике, журналистике, медиапроизводстве, аналитике и вообще везде, где надо массово разбирать изображения и их метаданные.

Кроме того, он часто работает не сам по себе, а как встроенный движок внутри других систем — например, в DAM-платформах, каталогизаторах и автоматизированных корпоративных сценариях обработки файлов. Из-за этого заражение может пройти почти незаметно: кто-то загрузил «обычную» картинку, система тихо обработала метаданные, а вредоносная команда уже выполнилась.

Хорошая новость в том, что патч уже есть. По данным GitHub Advisory, уязвимыми считаются версии до 13.49 включительно, а в версии 13.50 проблема закрыта.

Из-за сбоев Антиплагиата студентов не допускают к сдаче работ

Из-за ложноположительных срабатываний системы «Антиплагиат» студентов массово не допускают к сдаче курсовых и дипломных работ. Тексты приходится переписывать по нескольку раз, причём проблемы возникают даже с работами, написанными самостоятельно.

О массовых случаях недопуска студентов сообщает телеграм-канал Baza. По его данным, с такими ситуациями сталкиваются студенты вузов Москвы, Санкт-Петербурга и регионов.

Признаки генерации находят даже в текстах, полностью написанных вручную. Некоторым студентам приходилось переписывать работы до 13 раз, чтобы пройти проверку.

«"Антиплагиат" уже совсем сошёл с ума. Мы проводили эксперименты, в рамках которых моя бывшая одногруппница полностью копировала курсовую с текста ИИ и получала больше 70 баллов. Я же делала всё сама, а в итоге мне поставили 0. На зачёте заставили писать работу заново. Естественно, я всё переписала и защитилась. Оказалось, чтобы обойти "Антиплагиат", нужно писать не свои мысли, а просто использовать те фразы и слова, в которых нельзя было бы распознать ИИ», — поделилась своим опытом в эфире радиостанции «Коммерсантъ FM» студентка РАНХиГС Василиса.

По оценкам источников Hi-Tech Mail, проблема связана с тем, что в 2026 году многие сервисы проверки оригинальности текстов, включая публичные и внутривузовские, получили новые инструменты для выявления материалов, сгенерированных нейросетями. Однако алгоритмы, судя по всему, настроили слишком агрессивно.

«Из-за высокой обеспокоенности проблемой нововведения становятся гораздо более жёсткими. Раньше такого нацеленного блока проверки не было. В основном плагиат находили в заимствованиях или неграмотно оформленном цитировании. Работа усложнилась и у студентов, и у преподавателей. Менять систему вряд ли будут, жаловаться на неё бесполезно. Поэтому тут могут быть вопросы к установленным вузом процентам», — прокомментировала ситуацию «Коммерсантъ FM» профессор Института развития образования Высшей школы экономики Ирина Абанкина.

Дополнительная сложность в том, что академический стиль сам по себе близок к тому, как пишут нейросети. Одна из студенток, столкнувшаяся с ложноположительным срабатыванием, переписала текст в более разговорной манере — и после этого работа прошла проверку. Однако, по её словам, качество текста и его ценность для будущих работодателей от этого снизились.

«Сегодня хорошо написанная работа часто воспринимается так, будто её писал искусственный интеллект. Но это не так. У нас на самом деле есть огромное количество талантливых студентов, которых нужно оправдывать и защищать от обвинений в использовании ИИ. У них должен быть инструмент, чтобы преподаватели и заинтересованные лица знали, что работа написана самостоятельно», — признаёт проблему исполнительный директор компании «Антиплагиат» Евгений Лукьянчиков в комментарии для Hi-Tech Mail.

По информации Baza, студенты массово обращаются в Минобрнауки с просьбой пересмотреть подходы к проверке работ, а также отменить обязательные платные подписки на внутривузовские антиплагиат-сервисы. Многие преподаватели, в свою очередь, предлагают переходить к другим формам промежуточной аттестации, которые позволят объективнее оценивать знания и практические навыки.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru