Palo Alto Networks устранила критическую уязвимость в Cortex XSOAR

Palo Alto Networks устранила критическую уязвимость в Cortex XSOAR

Palo Alto Networks устранила критическую уязвимость в Cortex XSOAR

Компания Palo Alto Networks сообщила клиентам и заказчикам о доступности патчей, устраняющих критическую уязвимость в продукте Cortex XSOAR, который относиться к системам оркестровки, автоматизации и реагирования (Security Orchestration, Automation and Response, SOAR).

Проблему некорректной авторизации специалисты Palo Alto Networks выявили в ходе внутренней проверки безопасности. Уязвимости в итоге присвоили идентификатор CVE-2021-3044 и 9,8 баллов по шкале CVSS, что даёт ей статус критической.

Не прошедший аутентификацию злоумышленник может использовать брешь для выполнения несанкционированных действий через REST API. Для эксплуатации киберпреступнику нужен лишь сетевой доступ к серверу Cortex XSOAR.

«Эту уязвимость нельзя назвать проблемой удалённого выполнения кода, но атакующий может с её помощью запустить команды в Cortex XSOAR War Room», — объясняет Palo Alto Networks в официальном заявлении.

Оказалось, что брешь затрагивает версии XSOAR 6.1.0 и 6.2.0 с активной интеграцией API-ключа. Выпущенные патчи доступны для обеих этих версий. По словам Palo Alto Networks, пока нет никакой информации о реальных кибератаках, в которых эксплуатируется CVE-2021-3044.

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