Критическая уязвимость при обработке медиа-сообщений в Android

Критическая уязвимость при обработке медиа-сообщений в Android

Специализирующаяся на компьютерной безопасности компания Zimperium zLabs объявила о выявлении критической уязвимости в коде обработки мультимедийных данных платформы Android, позволяющей организовать выполнение кода через отправку сообщений MMS или Google Hangout.

По предварительной оценке проблеме подвержено около 95% имеющихся в обиходе Android-устройств, т.е. потенциальными жертвами уязвимости являются 950 млн пользователей. Касающиеся уязвимости детали планируется объявить на конференциях Black Hat USA и DEF CON 23, которые пройдут 5 и 7 августа.

Проблема может быть эксплуатирована в момент начальной обработки сообщения без необходимости выполнения пользователем каких-либо действий. Для получения контроля над устройством достаточно знать номер мобильного телефона жертвы. В некоторых случаях атакующий может удалить эксплуатирующее уязвимость сообщение, при этом останется лишь уведомление о его получении. Причиной уязвимости является выход за границы буфера в библиотеке обработки мультимедийных данных, который можно инициировать при обработке ряда популярных форматов. Кроме передачи сообщений атака также может быть совершена и через другие приложения, в том числе при открытии специально оформленных страниц в web-браузере, сообщает opennet.ru.

Проблеме присвоено кодовое имя Stagefright и она оценивается как самая опасная уязвимость в Android за всю историю существования платформы. Уязвимость проявляется во всех версиях Android, начиная с выпуска 2.2. На устройствах с Android 4.1 "Jelly Bean" и более новыми выпусками выполнение кода злоумышленника будет ограничено sandbox-окружением приложения и связанным с ним полномочиями (чтение и отправка сообщений, доступ к адресной книге). В старых версиях Android, которые составляют 11% от общего числа используемых устройств, атакующий может получить полный доступ к системе. Для выхода из sandbox-окружения и повышения своих привилегий требуется задействование дополнительных уязвимостей, например, уже используемых в локальных эксплоитах PingPongRoot, Towelroot и put_user.

Несмотря на то, что компания Google намерена в течение считанных часов представить патчи с исправлением уязвимости, проблема усугубляется тем, что для защиты требуется обновление прошивки. Подобные обновление выпускаются производителями с большим запозданием и только для актуальных моделей устройств. Пользователи смартфонов, выпущенных более 18 месяцев назад, скорее всего останутся без исправления. Для того чтобы избежать одного из проявлений уязвимости рекомендуется использовать браузер Firefox, в котором данная уязвимость уже устранена начиная с выпуска Firefox 38(вероятно, имеется в виду уязвимость CVE-2015-2717, которая могла приводить к краху при разборе некорректных мета-данных в файлах MP4). Проблема также устранена в альтернативной сборке PrivatOS 1.1.7.

Подпишитесь на новости

В НГУ создали платформу для проверки качества данных, на которых обучают ИИ

В Новосибирском государственном университете разработали «Каппу» — платформу для управления данными, на которых обучают ИИ. Она должна помочь разобраться, кто подготовил датасет, что в нём меняли и откуда взялась ошибка. Потому что кормить модель мусором, а потом удивляться её ответам — довольно странно.

О разработке и возможности подключения других вузов сообщил сам НГУ. Университетам предлагают бесплатную облачную версию на серверах НГУ либо платную установку в собственной инфраструктуре.

«Каппа» поддерживает разметку и проверку данных, фиксирует версии наборов и авторство изменений. Исправление ошибки сохраняется в новой версии, чтобы при следующем обучении не наступать на те же грабли.

Платформа также позволяет проверять разные модели на подготовленных датасетах. При обучении фиксируются версия данных и параметры, после — результаты тестирования на эталонных наборах. Во время эксплуатации телеметрия помогает отслеживать ошибки и замечать отклонения.

Локальная установка рассчитана в том числе на случаи, когда конфиденциальные данные нельзя выносить за пределы организации.

В репозитории разработчиков среди задач проекта указаны контроль обучения, отслеживание авторства разметки и соблюдения стандартов. Здесь ставка на прослеживаемость: прежде чем требовать от ИИ безупречных ответов, полезно выяснить, чему именно его учили.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru