В TrustZone обнаружены уязвимости

В TrustZone обнаружены уязвимости

В TrustZone обнаружены уязвимости

Исследователи безопасности из группы Zero, опубликовали результаты поиска уязвимостей в технологии ARM TrustZone, позволяющей создавать аппаратно изолированные защищённые окружения, в которых выполняется отдельная специализированная операционная система.

Основным предназначением TrustZone является обеспечение изолированного выполнения обработчиков ключей шифрования, биометрической аутентификации, платёжных данных и другой конфиденциальной информации.

В исследовании рассмотрены реализации двух TEE-окружений (Trusted Execution Environment) - Qualcomm QSEE и Trustonic Kinibi, применяемых в Android-смартфонах и базирующихся на расширениях ARM TrustZone. Обе системы предоставляют урезанные проприетарные операционные системы, работающие на отдельном виртуальном процессоре и позволяющие выполнять специализированные защищённые обработчики (TA, Trusted Applications"). Защищённые обработчики не могут напрямую взаимодействовать с основной операционной системой Android, их вызов и передача данных осуществляется косвенно, через интерфейс диспетчеризации, работу которого обеспечивает устанавливаемые в основной системе библиотеки, процессы-демоны и модули ядра, пишет opennet.ru.

 

 

Исследование показало недостаточный уровень безопасности рассмотренных решений, в которых было выявлено несколько уязвимостей, а также одна кардинальная архитектурная недоработка (возможность отката на старую уязвимую версию обработчиков в защищённом окружении), которую невозможно устранить без изменений на аппаратном уровне или снижения стабильности работы устройства. Выполняемые внутри защищённых окружений операционные системы в полной мере не реализуют современные методы блокирования атак (например, защиту от переполнения стека), что позволяет использовать выявленные уязвимости для совершения реальных атак. Проблемы проявляются во всех устройствах на чипах Qualcomm и устройствах на чипах Trustonic Kinibi версии до 400 (т.е. все устройства на базе Samsung Exynos, кроме Galaxy S8 и S8 Plus).

Для получения контроля над компонентами защищённого окружения достаточно найти уязвимость в выполняемых в данном окружении обработчиках, которые написаны без использования языков, обеспечивающих безопасные методы работы с памятью, и содержат типовые ошибки, свойственные коду на языке Си. Например, продемонстрированы методы эксплуатации, которые манипулируют переполнением стека в запускаемом внутри защищённого окружения обработчике одноразовых паролей (OTP). Эксплуатация производится через передачу слишком больших значений токенов, не вмещающихся в буфер, созданный на основании передаваемого в составе команды аргумента с размером токена.

Таким образом атака на компоненты защищённой ОС напоминает эксплуатацию уязвимостей в ядре ОС, осуществляемую через манипуляцию с системными вызовами. Но в случае защищённого окружения проблема усложняется тем, что многими производителями смартфонов не предусмотрено средств для отзыва защищённых обработчиков и выявленную уязвимость становится не так просто исправить - появляется возможность применять старые уязвимые обработчики для получения контроля за защищённым окружением, т.е. выявленную уязвимость можно использовать неопределённое время. Во многих случаях обработчики связаны с выполнением привилегированных операций в системе, что при успешной атаке позволяет не только получить доступ к данным, связанным с обработчиком, но и получить контроль над всем устройством.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

26% школьников в России уже используют нейросети

Исследование «Взрослые и дети в интернете» от «Лаборатории Касперского» показывает: нейросети уже прочно вошли в жизнь школьников. Примерно четверть (26%) детей старше 10 лет пользуются ими — в том числе и для домашки. Причём среди мальчиков таких больше: 33% против 20% у девочек.

Об этом и других наблюдениях эксперты рассказали на конференции Kaspersky CyberSecurity Weekend 2025 в Минске.

Как дети используют чат-боты? Для многих это просто «продвинутый поисковик». 63% школьников ищут через нейросети информацию, 60% — делают домашние задания, 53% просят объяснить что-то непонятное.

Но важно понимать: слепо верить ботам нельзя — они ошибаются и иногда придумывают факты. Поэтому детям нужно учиться проверять ответы и сверяться с учебниками и надёжными источниками.

Дети также находят практическое применение ИИ: 25% используют нейросети для редактирования фотографий, 16% — для создания видео и аудио. То есть инструменты уже в ходу не только для учёбы, но и для творчества.

Некоторые школьники идут дальше и обращаются к чат-ботам за поддержкой: 20% «выговариваются» боту, 18% задают вопросы, которые стесняются обсуждать с взрослыми. Это говорит о том, что дети ищут понимания и поддержки — но чат-бот не заменит живого человека. Эмпатия, опыт и забота приходят только от родителей и близких.

Поэтому важно заранее проговаривать с ребёнком, что виртуальная помощь — не альтернатива реальному разговору. Ребёнок должен знать: в серьёзной ситуации стоит обратиться к родителям или другому доверенному взрослому. Нельзя передавать нейросетям слишком личные или конфиденциальные данные.

«ИИ — хороший помощник, но главный навык для ребёнка — уметь думать своей головой, взвешивать разные точки зрения и доверять близким людям», — говорит Андрей Сиденко, руководитель направления детской онлайн-безопасности «Лаборатории Касперского».

Он добавляет: чат-бот не должен превращаться в средство обмана учителей или замену настоящего общения. Кроме того, время за технологиями стоит ограничивать, чтобы у ребёнка оставались силы и интерес к живому общению, игре и собственным открытиям.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru