В прошивке Boeing 787 обнаружена серия уязвимостей

В прошивке Boeing 787 обнаружена серия уязвимостей

В прошивке Boeing 787 обнаружена серия уязвимостей

Исследователи компании IOActive, специализирующейся на кибербезопасности, нашли серию уязвимостей в прошивке пассажирского самолета Boeing 787 Dreamliner. Напомним, что саму прошивку раскрыли в прошлом году общедоступные серверы Boeing, что позволило экспертам проанализировать ее.

Стоит отметить, что сами бреши были обнаружены после анализа публично доступной информации и обратного инжиниринга прошивки самолета. При этом анализ проводился на несертифицированной платформе, а тестирование эксплуатации уязвимостей в реальных условиях никто не проводил.

Аппаратно-программная платформа Common Core System (CCS), которой оснащен Boeing 787 Dreamliner, разработана для обеспечения связи, вычислений и возможностей ввода-вывода (I/O). С другой стороны, есть виртуальная система, гарантирующая, что функции изолированы друг от друга.

Как объясняют специалисты IOActive, даже если возникнет ошибка функций или ресурсов платформы, процессы не должны мешать друг другу.

В ходе анализа исследователи обнаружили сотни отсылок к небезопасным вызовам функций в кастомной части имплементации ядра CIS VxWorks. Помимо этого, специалисты нашли дополнительные уязвимые паттерны, среди которых было и переполнение буфера, и DoS, и чтение-запись за пределами границ.

В отчете компании утверждается, что исследователи связались с представителями Boeing по поводу уязвимостей, и те подтвердили их наличие.

Нейросеть как цифровой костыль: учёные предупредили об ослаблении мышления

Активное использование искусственного интеллекта может постепенно ослаблять навыки, которые человек передаёт нейросети. К такому выводу пришли исследователи из университетов Ватерлоо, Торонто и Пердью. Впрочем, отправлять ChatGPT на костёр рано: проблема не в самом ИИ, а в привычке использовать его вместо собственной головы.

Учёные называют этот процесс когнитивной разгрузкой. Человек поручает внешнему инструменту запоминать информацию, искать решения и выстраивать рассуждения.

Результат появляется быстрее, но мозг получает меньше практики. Если так продолжается долго, самостоятельно выполнить знакомую задачу становится сложнее.

Показательный эксперимент провели почти с тысячей школьников, изучавших математику. Во время тренировок обычный помощник на базе GPT-4 улучшил их результаты на 48%.


Однако после отключения нейросети ученики написали проверочную работу на 17% хуже группы, которая занималась без ИИ. Другой вариант ИИ-репетитора работал иначе: не выдавал готовое решение, а подталкивал школьников к самостоятельному ответу. В этом случае заметного ухудшения результатов не обнаружили.


Похожий эффект исследователи наблюдали у врачей, применявших ИИ для поиска аденом во время колоноскопии. После возвращения к работе без алгоритма эффективность специалистов снизилась: показатель выявления образований упал с 28,4 до 22,4%.

Особенно опасной такая зависимость может стать в профессиях, где необходимо самостоятельно принимать сложные решения. Чем больше работы забирает алгоритм, тем реже человек тренирует собственные навыки.


Отказываться от нейросетей авторы не предлагают. Безопаснее использовать их для подсказок, объяснений, обратной связи и проверки собственных выводов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru