В Android устранили уязвимость KRACK в WPA2

В Android устранили уязвимость KRACK в WPA2

В Android устранили уязвимость KRACK в WPA2

Обновление безопасности для Android, выпущенное вчера (6 ноября), устраняет WPA2-уязвимость. Google также отметила, что была исправлена критическая брешь, затронувшая фреймворк Media в Android.

Как мы писали в октябре, обнаруженная в протоколе WPA2 уязвимость ставит под сомнение безопасность Wi-Fi. Для эксплуатации этой бреши был создан эксплойт KRACK, использующий несколько уязвимостей в протоколе безопасности WPA2, являющимся популярной схемой аутентификации, используемой для защиты личных и корпоративных сетей Wi-Fi.

Помимо этой дыры в безопасности, Google также уделила внимание проблеме фреймворка Media, уязвимость в котором может позволить удаленному злоумышленнику выполнить произвольный код с использованием специально созданного файла в контексте привилегированного процесса.

Компания уже разослала партнерам письмо с настоятельными рекомендациями по обновлению устройств.

Ранее мы сообщали о том, что в другой популярной мобильной операционной системе – iOS - также была устранена WPA2-уязвимость. Более того, эксперты даже выпустили инструмент, тестирующий точки Wi-Fi на уязвимость KRACK в WPA2.

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