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

ChatGPT посадили за руль Toyota Corolla, он справился с трассой из конусов

Чат-боту доверили не письмо начальнику, а руль, газ и тормоз настоящей машины. Команда DrivingBench подключила несколько ИИ-моделей к Toyota Corolla и проверила, смогут ли они проехать трассу из конусов на парковке в районе Сан-Франциско.

В эксперименте участвовали GPT-6 Astra, Claude Fable 5.1, Grok 4.6 и GPT-5.6 Sol. Это модели общего назначения, без специального дообучения для вождения. Код, промпты и устройство испытаний команда раскрыла в отчёте DrivingBench.

Ноутбук передавал моделям изображения с камер и телеметрию. Их команды поступали в автомобиль через устройство comma four и программную прослойку на базе openpilot. Таким образом, чат-бот выбирал манёвры, а отдельная система превращала решения в действия машины.


Результаты получились неровными. Grok, Sol и Fable проехали лишь несколько метров и не завершили маршрут. Astra после нескольких попыток справилась. Между заездами модели предлагали разобрать ошибки и попробовать снова.

Человек всё время находился за рулём и был готов нажать тормоз. Скорость ограничили, маршрут проходил на парковке. Выпускать такого водителя в городской поток эксперимент не предлагает.


Самый занятный результат: универсальная языковая модель смогла управлять физической машиной, получая обратную связь через инструменты.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru