В микроконтроллере Raspberry Pi RP2350 обнаружен аппаратный баг

В микроконтроллере Raspberry Pi RP2350 обнаружен аппаратный баг

В микроконтроллере Raspberry Pi RP2350 обнаружен аппаратный баг

Ошибка связана с управлением напряжением на модуле ввода/вывода (GPIO): вместо того, чтобы его полностью отключить, подсистема управления питанием лишь понижает его до 2,1 вольт.

Проблему, по данным Tom’s Hardware Guide, обнаружил эксперт Йен Ленснет. При этом баг чувствителен при использовании интерфейса SWD, но при применении QSPI он не проявляется.

Компания Raspberry Pi признала ошибку, и она была добавлена в официальное техническое описание RP2350.

Есть официальное решение от Raspberry Pi LTD и отдельное от Lesnet. Фикс Bus Pirate включает в себя добавление внешних отключающих резисторов, что увеличивает размер платы, но в остальном устраняет проблему.

Решение Raspberry Pi между тем заключается во включении входного буфера перед чтением и отключении его после. Вариант Bus Pirate может быть лучше, если по какой-либо причине не нужно использовать внутренние отключающие резисторы.

Контроллер RP2350 довольно популярен, на его базе выпускается очень большое количество устройств «умного дома».

Эксперты: за год число вредоносных opensource-компонентов возросло в 11 раз

В 2025 году в компании CodeScoring зарегистрировали 457 тыс. вредоносных библиотек с открытым исходным кодом — в 11 раз больше, чем в предыдущем году. Зафиксировано также 14 тыс. новых уязвимостей в таких компонентах.

По словам специалистов, сохраняют актуальность и более ранние неприятные находки — к примеру, RCE-уязвимость Log4Shell, которая все еще присутствует в 15 тыс. сторонних библиотек. Публикация подобных пакетов грозит атаками на цепочку поставок.

В уходящем году также зафиксировано появление новой, еще более опасной угрозы — самоходного червя Shai Hulud, способного создавать новые репозитории и воровать конфиденциальные данные с CI/CD-платформ.

В связи с бурным ростом популярности ИИ объявился новый вектор атаки — slopsquatting: злоумышленники начали использовать склонность больших языковых моделей (БЯМ, LLM) к галлюцинациям для внедрения в легитимные проекты небезопасного кода.

Из-за этой особенности умный помощник по разработке может ошибиться и вместо легитимной библиотеки предложить для использования вредоносную со схожим названием. По данным CodeScoring, в России ИИ-ассистентов применяют 30% разработчиков, и потенциально опасные галлюцинации происходят у LLM в 20% случаев.

Чтобы защититься от атак на цепочку поставок, эксперты советуют вести тщательный учет компонентов, используемых для сборки софта, при установке библиотек выставлять запрет на исполнение скриптов, а также следовать стандарту ГОСТ Р 56939-2024 и активнее внедрять технологии безопасной разработки.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru