Команда Google Project Zero раскрыла уязвимость ядра macOS

Команда Google Project Zero раскрыла уязвимость ядра macOS

Команда Google Project Zero раскрыла уязвимость ядра macOS

Команда Google Project Zero рассказала об обнаруженной «чрезвычайно серьезной» проблеме безопасности в ядре операционной системы macOS. Эксперты утверждают, что в некоторых случаях можно провести процесс «копирование во время записи» (Copy-On-Write, COW).

Сама по себе техника COW не является уязвимостью — она используется для управления ресурсами. Но вот имплементация от Apple создает определенные дыры в безопасности, считают специалисты.

Исследователи Project Zero выяснили, что в случае модификации смонтированного образа файловой системы виртуальная подсистема не узнает об этих изменениях. Благодаря этому злоумышленник может выполнить вредоносные действия без ведома смонтированной файловой системы.

«Процесс copy-on-write работает не только с безымянной памятью, но и с маппингом файлов. Это значит, что злоумышленник сможет видоизменить файл на диске, не проинформировав файловую систему — такое поведение является багом», — объясняют эксперты.

«Система macOS позволяет пользователям монтировать образы файловой системы. Если смонтированный образ модифицирован напрямую (через вызов pwrite(), например), эта информация не распространится на смонтированную файловую систему».

Эксперты уведомили Apple о проблеме еще в ноябре 2018 года. Однако до сих пор корпорация не выпустила соответствующий патч. Напомним, что по правилам Google Project Zero информация о баге раскрывается публично, если разработчик не устранил его в течение 90 дней.

Подпишитесь на новости

Наталья Касперская поставила под сомнение доверие к генеративному ИИ

Генеративный ИИ умеет писать тексты и код, но можно ли на него полагаться? Наталья Касперская считает, что с доверием к таким системам пока больше вопросов, чем ответов. В интервью корреспонденту Anti-Malware.ru Олесе Афанасьевой на BIS Summit она назвала критерий доверенности применительно к генеративному ИИ загадкой.

По объяснению Касперской, доверенная система должна работать с заранее заданными параметрами и обеспечивать предсказуемый результат.

Генеративный ИИ, по её оценке, под это определение не подпадает: он не способен каждый раз выдавать один и тот же результат.

«Критерий доверенности в применении к генеративному искусственному интеллекту для меня является загадкой», — заявила она.

Главная проблема, считает Касперская, — масштаб моделей. Огромное количество параметров и данных делает полноценную проверку такой системы практически недостижимой. Можно протестировать отдельные ответы и сценарии, но это ещё не доказывает надёжность всей модели.

«Вы можете сделать какие-то выборочные проверки, частичные. Они будут выборочными и частичными, они ничего не докажут», — подчеркнула Касперская.

Получается неудобный вопрос для бизнеса и государства: как доверять системе, поведение которой нельзя исчерпывающе проверить? По словам председателя правления АРПП «Отечественный софт», задача создания доверенного ИИ поставлена, но готового способа её решения она пока не видит.

Одними разговорами, считает Касперская, проблему не закрыть. Нужна совместная работа специалистов по ИИ и информационной безопасности, методистов и разработчиков стандартов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru