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Debian Security

12 Aprile 2026

  • Debian DSA-6208-1 MediaWiki High Info Disclosure and Permission Issues

    Multiple security issues were discovered in MediaWiki, a website engine for collaborative work, which could result in information disclosure or incomplete permission checks. For the oldstable distribution (bookworm), these problems have been fixed in version 1:1.39.17-1+deb12u2.
  • Debian DSA-6207-1 Flatpak Important Sandbox Breakout Exec Risk

    Multiple security vulnerabilities were discovered in Flatpak, an application deployment framework for desktop apps, which could allow a Flatpak app to delete arbitrary hosts on the host or break out of the sandbox resulting in code execution in the host context. For the stable distribution (trixie), these problems have been fixed in
  • Debian Bookworm gdk-pixbuf Important JPEG Code Execution DoS DSA-6206-1

    It was discovered that gdk-pixbuf, the GDK Pixbuf library, does not properly validate color component counts in the JPEG image loader, which may result in the execution of arbitrary code or denial of service if specially crafted JPEG images are processed. For the oldstable distribution (bookworm), this problem has been fixed
RedHat News
  • Friday Five — April 10, 2026
    Don't forget to register for Red Hat SummitRegistration is now open for Red Hat Summit 2026 in Atlanta! Register by February 23 for the lowest rates, or save further with group discounts for three or more attendees from your organization. Secure your spot now for the best value. Learn more Red Hat AI tops MLPerf Inference v6.0 with vLLM on Qwen3-VL, Whisper, and GPT-OSS-120BEnterprises use MLPerf to evaluate AI workload performance by comparing hardware and software stacks in a standardized environment. These results illustrate Red Hat's ability to match or outperform other inference engines
  • AI for scientific research: Building the research platform that science needs with Red Hat AI
    In a previous article, we focused on the capability that turns large language models (LLMs) from general-purpose tools into instruments of research through domain-specific customization. Fine-tuned models are how research teams encode domain expertise, institutional research, and reasoning patterns into systems that can help accelerate discovery rather than simply assist it.But customized models are only one half of the equation. For those models to become useful at institutional scale, they need a platform that can be used to train, serve, govern access to, and integrate them into the broader
Kernel News

12 Aprile 2026

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