Google нашёл 16 уязвимостей в ядре Windows при помощи фаззинга

Google нашёл 16 уязвимостей в ядре Windows при помощи фаззинга

Google нашёл 16 уязвимостей в ядре Windows при помощи фаззинга

Специалисты Google протестировали компонент ядра Windows и обнаружили в нём шестнадцать опасных уязвимостей. Впоследствии оказалось, что таким образом они, сами того не зная, перебежали дорогу Hacking Team. Хакеры знали об одной из этих уязвимостей и хотели выпустить эксплойт, но не успели.

Все уязвимости скрывались в подсистеме, которая отвечает за визуализацию шрифтов. В большинстве версий Windows она по историческим причинам включена в состав ядра. Это делает её изъяны особенно опасными. Рассказ об охоте на них, которую предпринял Google, опубликован в блоге Project Zero.

В растеризаторах шрифтов всегда полно уязвимостей, и не без причины. Во-первых, они, как правило, написаны на Си или Си++, а сложные программы на этих языках почти всегда подвержены ошибкам из-за переполнения буфера или нарушения безопасности памяти. Во-вторых, шрифты в форматах TrueType и OpenType могут содержать код, исполняемый в специальных виртуальных машинах. Это делает их настоящим кладом для хакеров, передает xakep.ru.

Специалисты Google занимались поиском уязвимостей в растеризаторе Windows с начала 2015 года. Он оказался непростым объектом для изучения. Его исходники, в отличие от исходников FreeType, недоступны, и даже отладочной информации во многих случаях нет. Задача усложняется тем, что код растеризатора исполняется на уровне ядра операционной системы.

В мае 2015 года в Google попробовали подвергнуть этот компонент фаззингу. Так называется метод автоматизированного поиска уязвимостей, при котором тестируемой программе скармливают неверные, неожиданные или случайные данные, а потом смотрят на её реакцию.

Идея оказалась продуктивной. 21 мая в течение одного дня Google выявил одиннадцать уязвимостей в растеризаторе шрифтов Windows. 18 августа тесты указали пару новых уязвимостй, а 22 декабря их список пополнился ещё тремя пунктами.

Десять из шестнадцати уязвимостей объяснялись ошибками, которые ведут к переполнению буфера. Одна уязвимость была связана с переполнением области, занимаемой стеком, а остальные оказались вызваны попытками растеризатора обратиться к неинициализированной или уже освобождённой памяти.

Подавляющее большинство уязвимостей, которые обнаружили специалисты Google, подходило для расширения прав, с которыми исполняется вредоносный код. В некоторых случаях они допускали даже удалённое исполнение кода. Правда, не везде, а лишь в приложениях, которые позволяют графической подсистеме Windows (GDI) работать с непроверенными файлами пользователя.

Пара уязвимостей, которые фаззинг выявил в самом начале тестирования, срабатывала от самых мизерных изменений в файлах с шрифтами. Позже в Google узнали, что их уже отыскали другие хакеры. Одну из уязвимостей обнаружили во время соревнования pwn2own в марте 2015 года, то есть за два месяца до Google. Другая упоминалась в архивах Hacking Team, похищенных в июле 2015 года.

Обо всех найденных дырах компания сообщала в Microsoft, и та не очень быстро, но всё же реагировала на жалобы. Первой была побеждена уязвимость, известная Hacking Team. Это произошло в прошлом июле. А последний пункт из списка Google был закрыт относительно недавно — 12 апреля 2016 года.

Власти передумали запрещать иностранные нейросети в России

Идея быстро пересадить всю страну на отечественный ИИ отправляется на доработку. Из финальной версии законопроекта об искусственном интеллекте исчезли самые жёсткие ограничения, которые еще весной вызвали бурные споры у бизнеса и ИТ-отрасли.

Как выяснили «Известия», власти отказались от планов запрещать использование зарубежных нейросетей в России.

Более того, уже внедрённые иностранные ИИ-решения в критически важных сферах сферах — от госуправления до объектов КИИ — смогут работать как минимум до 2032 года. Правда, при одном условии: данные должны храниться и обрабатываться на территории России.

Ещё одна важная новость: частный бизнес никто не собирается заставлять переходить исключительно на российские большие языковые модели. Компании смогут сами выбирать, какие технологии использовать. Об этом заявил вице-премьер Дмитрий Григоренко.

Из законопроекта также исчезли положения, которые позволяли бы государству запрещать отдельные зарубежные нейросети. Не осталось и требования обучать российские ИИ-модели исключительно на отечественных данных. Смягчили даже вопрос маркировки контента: теперь разработчики должны лишь предоставить возможность помечать материалы, созданные с помощью ИИ, а не делать это в обязательном порядке.

По сути, документ стал заметно либеральнее. Теперь он касается только больших фундаментальных моделей, а небольшие нейросети и решения в области компьютерного зрения под его регулирование практически не попадают.

Эксперты считают такой разворот вполне логичным. Российский рынок уже давно использует зарубежные открытые модели вроде Qwen, DeepSeek и Llama как основу для собственных продуктов. Жёсткий запрет мог бы буквально остановить работу множества сервисов и затормозить внедрение ИИ в стране.

В отрасли признают: отечественные разработки активно развиваются, но полностью заменить лучшие зарубежные решения пока не могут. Поэтому переходный период до 2032 года выглядит скорее попыткой выиграть время для российских разработчиков, чем подготовкой к масштабному запрету.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru