Исследователь Google нашел уязвимость выполнения кода в Блокноте Windows

Исследователь Google нашел уязвимость выполнения кода в Блокноте Windows

Исследователь Google нашел уязвимость выполнения кода в Блокноте Windows

Знаменитый исследователь в области безопасности Тэвис Орманди, работающий с проектом Google Project Zero и успевший себя хорошо зарекомендовать, обнаружил уязвимость в текстовом редакторе «Блокнот» (Notepad) от Microsoft. По словам эксперта, эта проблема может привести к выполнению кода.

Орманди утверждает, что сообщил Microsoft об уязвимости, у корпорации теперь есть 90 дней (согласно политике Google Project Zero), чтобы выпустить патч.

Таким образом, специалист готов опубликовать все технические детали данной уязвимости по истечении 90 дней или даже раньше, если Microsoft выпустит соответствующее обновление.

На данном этапе Орманди раскрыл только минимальную информацию о проблеме безопасности. Стало известно, что уязвимость связана с повреждением памяти.

Исследователь опубликовал скриншот, на котором демонстрируется использование уязвимости для запуска командной строки Windows.

Другие эксперты уже начали предполагать, как именно эту брешь можно вызвать. Однако сам Орманди держит слово, не публикуя данные, которые могут раскрыть суть уязвимости.

Орманди также заявил, что в его распоряжении имеется готовый рабочий эксплойт для бреши в Блокноте.

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