Бутлоадеры ряда производителей Android-устройств признаны небезопасными

Бутлоадеры ряда производителей Android-устройств признаны небезопасными

Бутлоадеры ряда производителей Android-устройств признаны небезопасными

Команда из девяти специалистов из Калифорнийского университета в Санта-Барбаре представила на конференции Usenix интересный доклад (PDF), посвященный безопасности бутлоадеров ведущих производителей. В итоге исследователи нашли семь уязвимостей, нарушающих цепочку доверия (Chain of Trust, CoT), а с ней и безопасность первоначального порядка загрузки.

Android-бутлоадеры, по сути, являются «серой областью», изучать которую довольно сложно в силу закрытости исходных кодов и отсутствия метаданных. Поэтому большую часть времени специалисты потратили на создание инструмента BootStomp, предназначенного специально для тестирования и анализа бутлоадеров и облегчающего реверс-инжиниринг, пишет xakep.ru.

Аналитики объясняют, что задача BootStomp заключается в автоматическом обнаружении уязвимостей, связанных с использованием атакующими энергонезависимой памяти, которой доверяет код бутлоадера. Таким образом, BootStomp помогает автоматизировать поиск багов и обнаружить проблемные области, которые затем проверяют люди. Используя данную методику, специалисты сумели обнаружили семь уязвимостей, лишь одна из которых была известна ранее (CVE-2014-9798). Остальные шесть багов оказались новыми, что уже признали сами производители. Суммарно команда специалистов из Калифорнийского университета проверила пять бутлоадеров четырех разных производителей:

  • Huawei / HiSilicon чипсет [Huawei P8 ALE-L23];
  • NVIDIA Tegra чипсет [Nexus 9];
  • MediaTek чипсет [Sony Xperia XA];
  • Qualcomm новый LK бутлоадер;
  • Qualcomm старый LK бутлоадер.

«Некоторых из [найденных нами] уязвимостей могут позволить атакующему выполнить произвольный код в виде части бутлоадера (что компрометирует всю цепочку доверия), или осуществить перманентную DoS-атаку. Наш инструмент также идентифицировал два бутлоадера, уязвимости в которых могут быть использованы атакующим с root-привилегиями на уровне ОС для разблокировки устройства и компрометации CoT», — пишут исследователи.

Специалистами было известно, что старый бутлоадуер Qualcomm LK уязвим перед проблемой CVE-2014-9798, и BootStomp повторно обнаружил данный баг, тем самым позволив команде убедиться в том, что инструмент работает как должно. В итоге исследование выявило уязвимость в продуктах NVIDIA и еще пять багов в бутлоадерах HiSilicon. Результаты тестов приведены в таблице ниже.

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