Уязвимость в GRUB2, позволяет обойти блокировку загрузки паролем

Уязвимость в GRUB2, позволяет обойти блокировку загрузки паролем

В загрузчике GRUB2 выявлена критическая уязвимость (CVE-2015-8370), позволяющая обойти режим блокировки загрузки паролем и выполнить любые команды в консоли GRUB. Проблема проявляется с декабря 2009 года, начиная с выпуска 1.98 и заканчивая веткой 2.02, находящейся в разработке.

Исправление пока доступно только в виде патча. Обновления пакетов уже опубликованы для Ubuntu, Debian, Fedora, CentOS и Red Hat Enterprise Linux и ALT Linux.

Через многократное нажатие клавиши Back Space злоумышленник, имеющий физический доступ к компьютеру, может инициировать целочисленное переполнение и получить доступ к системной консоли GRUB независимо от установки парольной защиты. Для атаки достаточно 28 раз нажать Back Space в поле с именем пользователя или паролем, после чего будет запущена консоль GRUB, из которой можно загрузить собственное ядро (например, с USB-накопителя), получить доступ к данным на дисках или повредить имеющиеся данные, пишет opennet.ru.

 

 

Работа эксплоита сводится к тому, что каждое нажатие клавиши Back Space обнуляет определённую ячейку за пределами буфера. Задача атакующего подобрать число нажатий Back Space (28 раз), чтобы обнулить данные до адреса перехода к консоли, в этом случае вместо обработчика ввода пароля или перезагрузки будет запущена консоль ввода команд.

 

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