6 миллионов устройств по-прежнему уязвимы из-за бага трехлетней давности

6 миллионов устройств по-прежнему уязвимы из-за бага трехлетней давности

Специалисты Trend Micro доказывают, что опасность могут представлять не только свежие 0day уязвимости. Более 6 миллионов смартфонов, роутеров, умных телевизоров и прочих IoT-устройств находятся под угрозой из-за бага, обнаруженного и исправленного еще три года назад.

RCE-уязвимость была обнаружена в Portable SDK для UPnP еще в 2012 году. Тогда выяснилось, что опасность представляет библиотека libupnp, которая используется самыми разными устройствами для стриминга медиафайлов в сеть. Проблема касается переполнения буфера в Simple Service Discovery Protocol (SSDP), что потенциально позволяет хакерам перехватить контроль над девайсом, на котором работает уязвимый SDK, пишет xakep.ru.

Согласно данным исследователей, уязвимость была обнаружена и исправлена в 2012 году, однако многие приложения по сей день используют старую версию библиотеки. Таким образом, удаленное исполнение кода по-прежнему возможно через этот древний баг.

«Мы обнаружили 547 приложений, которые до сих пор используют уязвимую версию libupnp. 326 из них доступны в магазине Google Play», — пишет аналитик мобильного подразделения Trend Micro Вио Чжан (Veo Zhang).

Наиболее популярным среди подверженных уязвимости приложений было китайское QQMusic, которым только в Китае пользуются более 100 млн человек. Разработчики QQMusic исправили проблему совсем недавно, после получения предупреждения от Trend Micro.

Еще один крупный игрок, недавно находившийся в зоне риска – приложение Netflix, скачанное миллионы раз. Относительно Netflix специалисты Trend Micro пишут:

«Разбирая случай Netflix, мы пришли к выводу, что они используют собственный форк библиотеки libupnp, так как их API не содержит новейших версий libupnp. Тем не менее, собственный форк компании содержит те же самые исправления, что и официальные версии libupnp. Мы полагаем, что Netflix более не подвержен RCE-атакам, связанным с данной уязвимостью».

Однако авторы множества других популярных приложений следят за обновлениями куда хуже, чем разработчики QQMusic и Netfix. К примеру, nScreen Mirroring компании Samsung, CameraAccess Plus и Smart TV Remote до сих пор работают со старой, уязвимой версией библиотеки libupnp.

Google научила смартфоны измерять пульс без часов и фитнес-браслетов

Google, видимо, решила, что фитнес-браслетам и умные часам пора на пенсию. Компания представила технологию, которая позволяет измерять пульс и частоту сердечных сокращений в состоянии покоя с помощью обычной фронтальной камеры смартфона.

Никаких датчиков на запястье, никаких ремешков и дополнительных устройств. Всё, что нужно, — собственное лицо.

Система получила название Passive Heart Rate Monitoring (PHRM). Работает она  любопытно: после разблокировки смартфона по лицу фронтальная камера записывает короткое восьмисекундное видео, а встроенная ИИ-модель анализирует едва заметные изменения цвета кожи, возникающие из-за кровотока.

Человеческий глаз таких изменений не видит, а вот алгоритмы машинного обучения — вполне.

 

По данным Google, точность системы оказалась неожиданно высокой. При оценке пульса в состоянии покоя результаты отличались от показателей фитнес-браслета Fitbit Charge 6 менее чем на пять ударов в минуту.

Для обучения и тестирования модели компания использовала более 350 тысяч видеозаписей почти 700 участников с разными оттенками кожи. Более того, исследователи проверяли технологию не только в лаборатории, но и в реальной жизни. Добровольцы больше недели ходили со своими смартфонами, одновременно используя Fitbit и медицинское оборудование для контроля сердечного ритма.

Результаты оказались убедительными, чтобы Google всерьёз заговорила о будущем такого подхода. Впрочем, до идеала ещё далеко. Исследователи признают, что системе пока сложнее стабильно получать данные у людей с тёмными оттенками кожи. Также на точность могут влиять разговоры, движения головы и другие обычные действия.

Есть и вопрос приватности. Всё-таки технология предполагает регулярный анализ изображения лица пользователя. В Google уверяют, что обработка может выполняться непосредственно на устройстве без передачи данных в облако.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru