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.

Зарубежные нейросети тайком учили на сотнях песен Басты, Билана и Лазарева

Российские артисты незаметно отправились обучать нейросети, сотни их песен нашли в открытых зарубежных датасетах. И нет, разрешения у правообладателей, похоже, никто не спрашивал. Аналитики Национальной федерации музыкальной индустрии изучили базы Laion-Disco-12M и Sleeping-D 9M через проект AI Watchdog журнала The Atlantic.

В них хранятся миллионы композиций с YouTube, а во втором наборе — ещё и тексты с Genius, пишут «Ведомости».

Главным преподавателем для ИИ оказался Баста: в датасетах нашли 193 и 104 его трека. Следом идут Feduk — 150 и 91 композиция, Сергей Лазарев — 144 и 118, Дима Билан — 140 и 119, а также группа «Звери» — 135 и 41. В списке засветились Леонид Агутин, Егор Крид, Ваня Дмитриенко и другие исполнители. Туда же попали десятки видеороликов с участием российских артистов.

Само наличие песни в базе ещё не доказывает, что конкретная нейросеть действительно на ней училась. Но вероятность такого сценария The Atlantic оценивает как высокую.

Представители музыкальной индустрии утверждают, что ни зарубежные, ни российские разработчики ИИ за лицензиями к ним не обращались. Рассуждения, видимо, были такие: если контент лежит в открытом интернете, значит, его будто бы можно молча забрать в учебник для алгоритма. Иногда источником могут становиться и пиратские площадки.

Тем временем легальные сделки на мировом рынке уже появляются: Warner Music договорилась с Suno, а Universal Music Group — с Udio. Но пока это редкие исключения.

По оценке НИУ ВШЭ, совокупные потери авторов и правообладателей из-за генеративного контента за 2025-2030 годы могут достигнуть 1 трлн рублей. Российская музыкальная индустрия теперь требует прозрачного лицензирования.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru