Google исправили 74 уязвимости в Android

Google исправили 74 уязвимости в Android

Google исправили 74 уязвимости в Android

На этой неделе Google выпустили набор ежемесячных патчей для Android. В нем исправлены 74 бреши в безопасности, 11 из которых отнесены к категории критических. В этом месяце Google разделили обновления на две части, первая часть 2016-12-01 включает в себя исправление 16 брешей в безопасности (10 высокой степени риска, 6 средней), вторая часть 2016-12-05 включает 58 патчей (11 критических, 33 высокой степени риска и 14 средней степени).

16 уязвимостей, исправленных в части 2016-12-01 затрагивают версии Android начиная от 4.4.4 и заканчивая Android 7.0. Как поясняют Google, 4 бреши из этого выпуска влияют исключительно на Android 7.0.

Уязвимости высокой степени риска включают в себя возможность удаленного выполнения кода в CURL/LIBCURL, затрагивающая Android 7.0, уязвимость удаленного выполнения кода в библиотеке Framesequence, затрагивающая версии с 5.0.2 и брешь отказа в обслуживании в Mediaserver, затрагивающая 4.4.4 и более новые версии ОС.

Самая важная из критических уязвимостей исправлена в выпуске 2016-12-05, она отслеживается под идентификатором CVE-2016-5195, но более известна под именем «Dirty COW». Эта брешь обнаружена в ядре Linux и позволяет повысить привилегии на системе. Эксплоиты под эту уязвимость уже давно были обнародованы.

Что касается уязвимости Dirty COW, Google выпустили патчи для нее в прошлом месяце, а в этом решили дополнительно выпустить для устройств Nexus и Pixel.

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