Google устранила две критические RCE-бреши в Android

Google устранила две критические RCE-бреши в Android

Google устранила две критические RCE-бреши в Android

Google выпустила обновления безопасности, устраняющие две критические уязвимости, которые способны привести к удаленному выполнению кода (RCE). Помимо этого, корпорация также исправила девять опасных проблем эскалации привилегий. Все патчи вышли в рамках регулярного обновления Android Open Source Project (AOSP).

Две самые опасные уязвимости из этого набора — CVE-2019-2027 и CVE-2019-2028 — присутствуют во фреймворке Media. Эти дыры позволяют злоумышленнику провести атаку при помощи специально созданных файлов.

В результате, если киберпреступник успешно использует эти бреши, он сможет добиться выполнения кода в контексте процесса с высокими привилегиями.

CVE Тип Уровень опасности Обновленные версии AOSP
CVE-2019-2027 RCE Critical 7.0, 7.1.1, 7.1.2, 8.0, 8.1, 9
CVE-2019-2028 RCE Critical 7.0, 7.1.1, 7.1.2, 8.0, 8.1, 9

 

Кого в первую очередь затрагивают эти проблемы безопасности — пользователей устройств, работающих под управлением системы Android версии 7.0 и более поздних. В Google утверждают, что вышедшие патчи полностью избавят пользователей от этой головной боли.

В общей сложности американский интернет-гигант устранил 11 уязвимостей, девять из оставшихся представляют собой бреши высокой степени опасности. Часть из них позволяет повысить свои права в атакуемой системе, другие раскрывают информацию.

К счастью, на данный момент нет доказательств использования этих багов в реальных атаках.

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