На GitHub выложен эксплойт для критического бага в Microsoft Edge

На GitHub выложен эксплойт для критического бага в Microsoft Edge

На GitHub выложен эксплойт для критического бага в Microsoft Edge

Исследователь, обнаруживший баг в браузере Microsoft Edge, приводящий к повреждению памяти, опубликовал код эксплойта, который демонстрирует наличие данной уязвимости. Эксплуатация этой бреши может позволить атакующему удаленно выполнить код.

Корни этой проблемы безопасности уходят в JavaScript-движок, который используется в Edge, — Chakra. Именно он открывает возможность для выполнения произвольного кода с привилегиями пользователя системы.

Обнаружил уязвимость и сообщил о ней разработчикам эксперт Бруно Кит. Microsoft присвоила этой дыре критический уровень опасности на большинстве версий операционной системы Windows.

Лишь на системах Windows Server 2019 и 2016 эта проблема имеет средний уровень опасности. PoC-код содержит всего 71 строку, но способен привести к утечкам памяти. Более того, злоумышленники могут усовершенствовать эксплойт, сделав его еще более вредоносным.

О публикации эксплойта Бруно сообщил в своем Twitter, приложив соответствующую ссылку на GitHub:

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