Уязвимость 0-click в декодере MonkeyAudio грозила RCE телефонам Samsung

Уязвимость 0-click в декодере MonkeyAudio грозила RCE телефонам Samsung

Уязвимость 0-click в декодере MonkeyAudio грозила RCE телефонам Samsung

Участники Google Project Zero раскрыли детали уязвимости удаленного выполнения кода, обнаруженной в Samsung Galaxy в прошлом году. Патч для нее вендор выпустил в составе декабрьского набора обновлений для мобильных устройств.

Уязвимость CVE-2024-49415 (8,1 балла CVSS) связана с возможностью записи за границами буфера, которая может возникнуть при декодировании аудиофайлов формата MonkeyAudio (APE). Подобные ошибки позволяют удаленно выполнить произвольный код в системе.

Виновником появления проблемы является библиотека libsaped.so, а точнее, функция saped_rec. Эксплойт, по словам автора находки, не требует взаимодействия с пользователем (0-click), но возможен лишь в том случае, когда на целевом устройстве включены RCS-чаты (дефолтная конфигурация Galaxy S23 и S24).

Атаку можно провести, к примеру, через Google Messages, отправив намеченной жертве специально созданное аудиосообщение. Согласно бюллетеню Samsung, уязвимости подвержены ее устройства на базе Android 12, 13 и 14.

Декабрьский пакет обновлений Samsung закрывает еще одну опасную дыру — CVE-2024-49413 в приложении SmartSwitch (некорректная верификация криптографической подписи, 7,1 балла CVSS). При наличии локального доступа данная уязвимость позволяет установить вредоносное приложение на телефон.

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru