Уязвимость в чипах Qualcomm поставила под удар 900 млн смартфонов

Уязвимость в чипах Qualcomm поставила под удар 900 млн смартфонов

Уязвимость в чипах Qualcomm поставила под удар 900 млн смартфонов

Череда новых уязвимостей угрожает свыше 900 миллионам Android-устройств с процессорами Qualcomm. Серию "дыр", вскрытых экспертами из компании Check Point, окрестили Quadrooter. Она позволяет киберпреступнику получить полный контроль над смартфоном жертвы.

Как сообщает сайт ZDNet со ссылкой на доклад исследователей, уязвимостям подвержена любая версия Android, если гаджет поставляется с чипом Qualcomm. Все, что понадобится злоумышленнику, — обмануть пользователя и заставить его установить вредоносную, но самую обычную на вид программу, которая не запрашивает никаких спецразрешений на доступ к функциям устройства, передает hitech.vesti.ru.

Если такое приложение оказывается на Android-смартфоне, хакер получает права суперпользователя, что позволяет ему выполнять практически любые действия с данными и "железом", включая камеру и микрофон. Как сообщили в Check Point, Quadrooter подвержены в том числе "образцовые" смартфоны под брендом Google, такие как Nexus 5X, Nexus 6 и Nexus 6P, а также Samsung Galaxy S7 и S7 Edge. Кроме того, уязвим и анонсированный в июле BlackBerry DTEK50, который был назван "самым защищенным в мире".

Qualcomm уже выпустила клиентам, партнерам и разработчикам открытого исходного кода необходимые патчи, закрывающие "лазейку" хакерам. Однако представители Google предупредили, что Quadrooter будет полностью закрыта на Android только в сентябре.

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru