Задержка патчей для дыр в Mali GPU угрожает пользователям Android

Задержка патчей для дыр в Mali GPU угрожает пользователям Android

Задержка патчей для дыр в Mali GPU угрожает пользователям Android

Эксперты снова бьют тревогу по поводу задержки патчей для Android-устройств — это явление называется “patch gap“. На этот раз проблема коснулась связки из пяти уязвимостей в графическом ядре Mali, которое разрабатывает компания ARM.

Удивительно, но некоторые производители смартфонов до сих пор не имплементировали патчи, хотя прошло несколько месяцев после их выпуска ARM. В результате миллионы мобильных устройств от Google, Samsung, Xiaomi, Oppo открыты для эксплуатации связки из пяти брешей.

На проблему обратили внимание исследователи из Google Project Zero, обвинив во всём пресловутый patch gap, от которого так и не избавились в случае с Android-смартфонами. Для зелёного робота вполне обычной является ситуация, в которой важные обновления доставляются месяцами. Всё это время владельцам девайсов остаётся лишь надеяться, что они не станут жертвой взлома.

На время подготовки апдейтов влияет необходимость сначала протестировать все патчи на разных устройствах, прежде чем выдавать их конечным пользователям.

Упомянутые уязвимости специалисты Project Zero обнаружили в июне 2022 года. Сейчас их отслеживают под общими идентификаторами CVE-2022-33917 и CVE-2022-36449. Первая позволяет пользователю с низкими правами запустить некорректные операции обработки в графическом ядре и получить доступ к свободным секциям памяти.

Под идентификатором CVE-2022-36449 эксперты собрали проблемы, приводящие к записи за пределами границ буфера и доступу к освобождённой памяти. Сам проект Project Zero разделил уязвимости на пять частей и присвоил им следующие номера: 2325232723312333 и 2334.

Известно, что среди затронутых моделей есть Google Pixel 7, Asus ROG Phone 6, Redmi Note 11 and 12, Honor 70 Pro, RealMe GT, Xiaomi 12 Pro, Oppo Find X5 Pro and Reno 8 Pro, Motorola Edge и OnePlus 10R.

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