Создано приложение для проверки на уязвимость Stagefright

Создано приложение для проверки на уязвимость Stagefright

Компания Zimperium, недавно обнаружила критическую уязвимость в платформе Android, позволяющую заражать устройства посредством обычных MMS-сообщений. Перед данным багом уязвимы 950 млн Android-устройств, он получил имя Stagefright.

Специалисты Zimperium представили Android-приложение, позволяющее проверить свое устройство на наличие уязвимости.

Хотя Google уже выпустила патч и обновила устройства Nexus, остальные пользователи остаются под угрозой. К сожалению, даже если приложение от Zimperium сообщает, что устройство уязвимо, пользователь мало что может с этим поделать: обновлений от производителя может попросту не быть, а ставить себе CyanogenMod захочет далеко не каждый, передает xakep.ru.

Эксперты Zimperium написали целую статью о том, как защититься от Stagefright. Они рекомендуют пользователям отключить функцию автоматического приема MMS-сообщений, в том числе, в Hangouts и других мессенджерах.

Zimperium также сообщает о создании альянса, призванного противостоять проблеме фрагментации Android. Уже 25 крупнейших производителей готовы сотрудничать и объединять усилия.

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