В ядре Linux найдены уязвимости USB-драйверов

В ядре Linux найдены уязвимости USB-драйверов

В ядре Linux найдены уязвимости USB-драйверов

USB-драйверы, включенные в ядро Linux, имеют уязвимости, которые в некоторых случаях могут быть использованы для запуска вредоносного кода и получения контроля  над компьютерами пользователей.

Андрей Коновалов, эксперт Google в области безопасности, проинформировал сообщество Linux о 14 уязвимостях, обнаруженных в USB-подсистеме ядра Linux.

«Все эти бреши могут быть проэксплуатированы с помощью специально созданного вредоносного устройства USB. При этом у злоумышленника должен быть физический доступ к машине», - уточняет Коновалов.

Эти 14 брешей, на самом деле, являются лишь часть большого списка из 79 недостатков, которые Коновалов нашел в USB-драйверах в течение последних месяцев. Все эти уязвимости Коновалов нашел при помощи инструмента syzkaller, разработанного Google. Syzkaller обнаруживает ошибки безопасности с помощью технологии, известной как фаззинг (fuzzing).

По мнению экспертов, сейчас ситуация складывается таким образом, что USB-подсистема ядра Linux нуждается в более продвинутых мерах борьбы с USB-атакми. Несмотря на то, что эксплуатация некоторых из этих недостатков требует от злоумышленника наличие физического доступа к устройству, они будут работать с  правами обычного пользователя.

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