Google нашла 18 уязвимостей нулевого дня в процессорах Samsung Exynos

Google нашла 18 уязвимостей нулевого дня в процессорах Samsung Exynos

Google нашла 18 уязвимостей нулевого дня в процессорах Samsung Exynos

Багхантеры из команды Google выявили 18 уязвимостей нулевого дня (0-day) в процессорах Samsung Exynos, которые используются в некоторых моделях популярных смартфонов, ряде умных девайсов и даже автомобилях.

Четыре дыры из этого набора были признаны наиболее опасными: с их помощью злоумышленники могут выполнить вредоносный код удалённо. Одна такая брешь уже получила идентификатор — CVE-2023-24033, три другие пока ждут его.

«Процессор основной полосы частот недостаточно проверяет типы формата атрибута “accept-type“, указанные SDP. В результате это может привести к DoS и выполнению кода в Samsung Baseband Modem», — описывает CVE-2023-24033 сама корпорация Samsung.

Единственная информация, необходимая злоумышленникам для атаки, — телефонный номер жертвы. Об это заявил Тим Уиллис из команды Project Zero. Более того, опытные киберпреступники могут создать эксплойт, способный удалённо взломать мобильное устройство без взаимодействия с пользователем.

Из оставшихся 14 уязвимостей пока только пять получили трекеры: CVE-2023-24072, CVE-2023-24073, CVE-2023-24074, CVE-2023-24075, CVE-2023-24076. Они не настолько опасны, хотя в определённых условиях также создают определённые риски.

Среди подтверждённых затронутых устройств эксперты называют следующие:

  • смартфоны Samsung моделей S22, M33, M13, M12, A71, A53, A33, A21, A13, A12 и A04;
  • смартфоны Vivo моделей S16, S15, S6, X70, X60 и X30;
  • устройства Pixel 6 и Pixel 7 от Google;
  • носимые умные устройства, оснащённые процессором Exynos W920;
  • автомобили, использующие чипсет Exynos Auto T5123.
Подпишитесь на новости

Не просто стойка с GPU: в России собрали ПАК для корпоративного ИИ

«Лаборатория Числитель» и «Информзащита» представили программно-аппаратный комплекс, который должен помочь крупным компаниям перейти от вечных ИИ-пилотов к нормальной промышленной эксплуатации моделей. Решение анонсировали на форуме TNF-2026.

В основе ПАК — высокопроизводительный ML-кластер и российская платформа контейнеризации «Штурвал». Но создатели подчёркивают: это не очередная дорогая стойка с GPU, на которой каждый проект приходится собирать руками.

Комплекс превращает вычислительные мощности в единый управляемый ресурс. ML-специалист запускает задачу, а платформа сама выделяет CPU и GPU, поднимает нужное окружение, подключает хранилище, запускает обучение и масштабирует нагрузку. Для автоматизации используются Kubernetes и инструменты MLOps, включая Kubeflow, MLflow и model serving.

Архитектура состоит из четырёх уровней: аппаратной инфраструктуры, платформы «Штурвал», MLOps-стека и прикладных ИИ-сервисов — от прогнозирования и аналитики до корпоративных ассистентов. Вокруг ядра работают IAM/SSO, объектное хранилище, реестр образов, CI/CD, мониторинг и аудит.

Заказчики получают единый пул вычислительных ресурсов, изоляцию проектов, централизованное управление доступами и полный жизненный цикл моделей — от эксперимента до публикации и обновления. При этом ML-инструменты не лезут напрямую в железо, а получают инфраструктуру как сервис.

Как сообщается в публикации о проекте, архитектура уже прошла промышленную эксплуатацию у крупного государственного заказчика.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru