В Evernote для Windows устранена XSS-уязвимость

В Evernote для Windows устранена XSS-уязвимость

В Evernote для Windows устранена XSS-уязвимость

Разработчики Evernote устранили уязвимость в версии приложения для операционных систем Microsoft Windows. Проблема безопасности, получившая идентификатор CVE-2018-18524, позволяла атакующему провести атаку XSS.

Брешь затрагивала Evernote 6.14, разработчикам удалось избавиться от нее с выходом 6.16.1 beta. О проблеме сообщил эксперт команды Knownsec 404 ТонгКвинг Зу. В своем блоге эксперт объясняет, что баг позволял прочитать локальные файлы — включая win.ini и calc.exe.

Оказалось, что проблемная версия приложения позволяла использовать знаки и фразы вроде "onclick = "alert(1) " в процессе переименования и открытия файлов изображений. Именно это отсутствие должной проверки позволило специалисту провести успешную XSS-атаку.

ТонгКвинг Зу пошел дальше и смог загрузить код Nodejs, таким образом вредоносные файлы можно расшаривать между аккаунтами с помощью рабочих чатов.

Эксперт Knownsec 404 обнаружил проблему 27 сентября, в этот же день он сообщил об этом представителям Evernote. В октябре разработчики устранили уязвимость.

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

Новая ИИ-модель копирует собеседника путем проведения опроса

Исследователи из трех американских университетов и команды Google DeepMind создали модель генеративного ИИ, способную после двухчасового аудиоинтервью сымитировать личность и поведение собеседника с точностью до 85%.

В контрольную выборку вошли 1052 добровольца разного возраста, пола, образования, достатка, национальности, вероисповедания и политических взглядов. Для всех были созданы индивидуальные программы-агенты одинаковой архитектуры.

Разработанный сценарий бесед включал обычные для социологических исследований вопросы, тесты «Большая пятерка» для построения модели личности, пять экономических игр («Диктатор», «Общественное благо» и проч.) и поведенческую анкету, составленную в ходе недавних экспериментов с большими языковыми моделями (БЯМ, LLM).

Ответы испытуемых сохранялись в памяти для использования в качестве контекста. Спустя две недели добровольцам предложили пройти тот же опрос, и LLM смогла предугадать их реплики с точностью до 85%.

 

По мнению авторов исследования, их метод создания цифровых двойников — хорошее подспорье в изучении индивидуального и коллективного поведения. Полученные результаты также можно использовать в социологии и для выработки политических решений.

К сожалению, совершенствование ИИ-технологий — палка о двух концах. Попав в руки злоумышленников, подобный инструмент позволит создавать еще более убедительные дипфейки, чтобы вводить в заблуждение интернет-пользователей с корыстной либо иной неблаговидной целью.

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru