Майские патчи для Android устраняют критическую уязвимость

Майские патчи для Android устраняют критическую уязвимость

Подоспели майские обновления для мобильной операционной системы Android, с выходом которых Google устранила ряд уязвимостей. В наборе отмечаются патчи для критических брешей, поэтому производителям смартфонов и пользователям советуют не тянуть с установкой апдейтов.

Как это обычно бывает, Android-устройства получили две разные версии патча. Первая — 2022-05-01 — содержит заплатки для 13 уязвимостей, которые уже получили свои CVE-идентификаторы.

К счастью, ни один из выявленных багов пока не используется в реальных кибератаках, но есть одна интересная брешь, позволяющая приложению с низкими правами получить доступ уровня root.

Во второй версии патчей — 2022-05-05 — упоминаются ещё 23 бага, затрагивающих системные компоненты Android и модули от MediaTek и Qualcomm. В этом наборе есть заплатка для уязвимости под идентификатором CVE-2021-35090, которая получила статус критической.

В настоящее время об этой проблеме известно мало, Google только отметила, что она затрагивает компоненты Qualcomm с закрытым исходным кодом. Предположительно, в случае эксплуатации эта дыра может привести к удалённому выполнению кода.

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

В Пензенском университете создали антивирус с ИИ

Созданный в Пензенском университете (ПГУ) антивирус использует нейросети и машинное обучение и не требует постоянного подключения к интернету. Разработку планируют завершить в этом году, а в ноябре подать заявку на сертификацию.

Из рассказа руководителя проекта, которого цитируют «Известия», можно понять, что вооруженный ИИ защитный софт способен предугадывать действия пользователя, и его можно подстроить под конкретные условия и задачи. Пока готова только версия для Windows, умеющая распознавать трояны, руткиты и нелегальные майнеры.

Для выявления фактов заражения используются два вида анализа:«нейросетевой» и «нейросигнатурный». В первом случае написанная на Python нейросеть оценивает работу кода, выполняя сравнение с известными ей алгоритмами поведения вредоносов.

Второй компонент определяет угрозы, используя ИИ в комбинации с традиционным сигнатурным анализом. Авторы проекта исходили из того, что написанный с нуля зловред — большая редкость, вирусописатели обычно в той или иной степени используют наработки коллег по цеху.

По замыслу, созданный в стенах ПГУ антивирус можно будет использовать как в корпоративном окружении, так и в индивидуальном порядке. Продукт планируют распространять по подписке.

Заметим, без связи с Сетью (не получая обновлений) такой софт сможет детектировать только вредоносные программы с заимствованиями, притом теми, с которыми он уже сталкивался. Впрочем, приведенное репортером описание слишком лаконично и туманно, стоит подождать более конкретных дополнений.

Внедрение ИИ-технологий — новомодный и прогрессивный тренд, в России ему следуют многие крупные компании, включая представителей сферы ИБ, а Минцифры считает курс на ИИ одним из своих приоритетов. Что касается антивирусной защиты, комментатор из UserGate отметил, что применение машинного обучения способно повысить эффективность детектирования до 96%.

Как бы то ни было, подобные инструменты нельзя оставлять без контроля: нейросети не всегда выдают достоверную информацию, результаты желательно проверять. Им можно доверить черновую работу для ускорения ИБ-процессов и повышения эффективности, а принятие решений оставить за оператором.

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru