Критическая уязвимость U-Boot позволяет рутовать встроенные устройства

Критическая уязвимость U-Boot позволяет рутовать встроенные устройства

Критическая уязвимость U-Boot позволяет рутовать встроенные устройства

Исследователи из NCC Group выявили две уязвимости в популярном загрузчике U-Boot. Одну из них можно использовать для джейлбрейка встраиваемых систем на базе Linux через отправку вредоносных пакетов по локальной сети.

Загрузчик операционной системы U-Boot с открытым исходным кодом ориентирован на встроенные устройства и поддерживает различные архитектуры, в том числе MIPS, PowerPC и ARM. Он используется также в портативных устройствах, в том числе телефонах Android и некоторых Chromebook.

Обе найденные уязвимости связаны с работой алгоритма дефрагментации IP-пакетов, реализованного в U-Boot. Проблема CVE-2022-30790 (9,6 балла CVSS), согласно бюллетеню NCC, позволяет перезаписать дескриптор массива hole при копировании содержимого одной области памяти в другую. Такое упушение открывает возможность для записи произвольных данных за границами выделенной памяти.

Эксплойт осуществляется путем отправки из локальной сети IP-пакетов с недопустимым значением длины заголовка. В процессе маршрутизации неправильно оформленный пакет будет, скорее всего, отброшен, но к этому времени злоумышленник добьется своего — получит root-доступ к атакуемой системе.

Уязвимость CVE-2022-30552 (7,1 балла) исследователи отнесли к классу «переполнение буфера». Эксплойт в данном случае тоже проводится с помощью специально созданного IP-пакета и позволяет вызвать на устройстве состояние отказа в обслуживании (DoS).

Отчет о находках был направлен кураторам проекта 18 мая. Патчи пока находятся в разработке, предложения по исправлению ситуации уже опубликованы в виде коммита на GitHub.

Более трех четвертей россиян не отличают нейросетевой контент от реального

Согласно исследованию агентств Spektr и СКОТЧ, 77% участников не смогли отличить изображения, созданные нейросетями, от реальных фотографий. В опросе приняли участие около 1000 человек. Респондентам в случайном порядке показывали пять изображений, из которых четыре были сгенерированы ИИ, а одно — подлинное.

Результаты исследования приводит РБК. Корректно определить сгенерированные изображения смогли лишь 23% опрошенных.

При этом в более молодых возрастных группах показатели оказались выше. Среди респондентов до 30 лет правильный ответ дали 30%, в группе 31–44 года — 25%.

В числе признаков «настоящего» фото участники называли убедительные детали, реалистичные свет и тени, а также естественную улыбку человека в кадре. Например, изображение с улыбающимся мужчиной чаще других считали реальным участники в возрасте 45–60 лет — 28% из них выбрали именно этот вариант.

Примечательно, что доля тех, кто ошибается при определении ИИ-контента, растёт. Согласно результатам исследования MWS, опубликованным летом 2025 года, правильно распознать сгенерированные изображения смогли более трети респондентов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru