Mozilla устранила уязвимость Firefox, продемонтрированную на Pwn2Own

Mozilla устранила уязвимость Firefox, продемонтрированную на Pwn2Own

Mozilla устранила уязвимость Firefox, продемонтрированную на Pwn2Own

Mozilla исправила уязвимость в Firefox, раскрытую на прошлой неделе командой исследователей из пекинской компании Chaitin Tech в рамках конкурса Pwn2Own 2017.

Эксперты Chaitin Security Research Lab взломали Firefox, использовав целочисленное переполнение и повысили привилегии до уровня SYSTEM, задействовав уязвимость в ядре Windows. Благодаря этому они заработали 30 000 долларов.

Уязвимость целочисленного переполнения, получившая статус критической и известная под идентификатором CVE-2017-5428, была исправлена в пятницу с выходом Firefox 52.0.1. Другие исправления и улучшения безопасности в этот выпуск включены не были.

«В рамках конкурса Pwn2Own была обнаружена уязвимость целочисленного переполнения в createImageBitmap(). Исправление этой уязвимости отключает экспериментальные расширения API createImageBitmap» - пишет Mozilla.

Moritz Jodeit из Blue Frost Security также пытался взломать Firefox на конкурсе Pwn2Own, но ему не удалось уложиться в отведенное время.

Помимо Firefox, Chaitin Security Research Lab также обнаружила недостатки в Safari, macOS и Ubuntu и заработала в общей сложности 90 000 долларов за свои эксплойты.

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