Хакеры научились взламывать смартфоны и планшеты через замену экрана

Хакеры научились взламывать смартфоны и планшеты через замену экрана

Хакеры научились взламывать смартфоны и планшеты через замену экрана

Сенсорные экраны и другие компоненты, часто заменяемые в смартфонах и планшетах, могут скрыть вредоносные чипы, способные предоставить злоумышленникам полный контроль над устройством.

Исследователи провели эксперименты на двух устройствах Android: смартфоне Huawei Nexus 6P, который использует сенсорный контроллер Synaptics и планшете LG G Pad 7.0, использующем контроллер Atmel. Однако эксперты убеждены, что другие устройства, в том числе от Apple, также уязвимы для этих типов атак.

В своих тестах исследователи использовали пистолет с горячим воздухом для отделения контроллера сенсорного экрана от основной платы и доступа к медным падам. Затем они подключили пады к интегрированному чипу, который манипулирует коммуникационной шиной, эффективно осуществляя атаку «Человек посередине». В экспериментах использовались микроконтроллеры STM32L432 и Arduino, стоимость которых составляет около $10.

Вредоносный чип может использовать уязвимости в драйвере устройства для компрометации телефона или планшета. Эксперты опубликовали подробное видео, в котором показан весь процесс получения полного контроля над атакуемым устройством.

Вся атака занимает примерно 65 секунд.

Сенсорные экраны и другие компоненты, часто заменяемые в смартфонах и планшетах, могут скрыть вредоносные чипы, способные предоставить злоумышленникам полный контроль над устройством.

" />

Подпишитесь на новости

Не просто стойка с GPU: в России собрали ПАК для корпоративного ИИ

«Лаборатория Числитель» и «Информзащита» представили программно-аппаратный комплекс, который должен помочь крупным компаниям перейти от вечных ИИ-пилотов к нормальной промышленной эксплуатации моделей. Решение анонсировали на форуме TNF-2026.

В основе ПАК — высокопроизводительный ML-кластер и российская платформа контейнеризации «Штурвал». Но создатели подчёркивают: это не очередная дорогая стойка с GPU, на которой каждый проект приходится собирать руками.

Комплекс превращает вычислительные мощности в единый управляемый ресурс. ML-специалист запускает задачу, а платформа сама выделяет CPU и GPU, поднимает нужное окружение, подключает хранилище, запускает обучение и масштабирует нагрузку. Для автоматизации используются Kubernetes и инструменты MLOps, включая Kubeflow, MLflow и model serving.

Архитектура состоит из четырёх уровней: аппаратной инфраструктуры, платформы «Штурвал», MLOps-стека и прикладных ИИ-сервисов — от прогнозирования и аналитики до корпоративных ассистентов. Вокруг ядра работают IAM/SSO, объектное хранилище, реестр образов, CI/CD, мониторинг и аудит.

Заказчики получают единый пул вычислительных ресурсов, изоляцию проектов, централизованное управление доступами и полный жизненный цикл моделей — от эксперимента до публикации и обновления. При этом ML-инструменты не лезут напрямую в железо, а получают инфраструктуру как сервис.

Как сообщается в публикации о проекте, архитектура уже прошла промышленную эксплуатацию у крупного государственного заказчика.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru