В первый день Pwn2Own 2019 хакеры заработали $195 000 за взлом девайсов

В первый день Pwn2Own 2019 хакеры заработали $195 000 за взлом девайсов

В первый день Pwn2Own 2019 хакеры заработали $195 000 за взлом девайсов

В первый день Pwn2Own, ежегодного состязания хакеров, специалистам удалось заработать в общей сложности $195 000 за обнаружение уязвимостей в телевизорах, маршрутизаторах и смартфонах. Напомним, что в этом году Pwn2Own проходит в Токио.

Организатором этого мероприятия уже который год выступает проект Trend Micro Zero Day Initiative (ZDI). Для исследователей предусмотрены вознаграждения — выделили сумму в $750 000.

По условиям конкурса, хакеры должны создать рабочие эксплойты для уязвимостей в 17 системах.

«Подошёл к концу первый день Pwn2Own Токио 2019. В общей сложности за этот день мы выплатили $195 000 за 12 уязвимостей. Экспертам удалось девять раз успешно пробить защиту семи устройств, принадлежавших пяти категориям», — говорится в посте ZDI.

Таким образом, Амат Кама и Ричард Чжу из команды Fluoroacetate заработали $15 000 за взлом Sony X800G TV. Специалисты использовали JavaScript-уязвимость чтения за пределами границ во встроенном браузере.

В теории атакующий мог бы использовать эту брешь для установки шелла на устройстве. Понадобилось бы только заманить жертву на определённый вредоносный сайт.

Помимо этого, Кама и Чжу получили $60 000 за взлом устройства Amazon Echo. Ещё $15 000 — за компрометацию Samsung Q60 TV.

Не обошлось и без эксплойтов для смартфонов. Команда Fluoroacetate положила себе в карман $20 000 за уязвимость в Xiaomi Mi9. Согласно описанному исследователями сценарию, заманив пользователя на определённый ресурс, можно извлечь фотографии с этого смартфона.

Ещё $30 000 Чжу и Кама получили за атаку, в ходе которой удалось украсть картинку с Samsung Galaxy S10. Для этого эксперты задействовали NFC.

Подпишитесь на новости

В НГУ создали платформу для проверки качества данных, на которых обучают ИИ

В Новосибирском государственном университете разработали «Каппу» — платформу для управления данными, на которых обучают ИИ. Она должна помочь разобраться, кто подготовил датасет, что в нём меняли и откуда взялась ошибка. Потому что кормить модель мусором, а потом удивляться её ответам — довольно странно.

О разработке и возможности подключения других вузов сообщил сам НГУ. Университетам предлагают бесплатную облачную версию на серверах НГУ либо платную установку в собственной инфраструктуре.

«Каппа» поддерживает разметку и проверку данных, фиксирует версии наборов и авторство изменений. Исправление ошибки сохраняется в новой версии, чтобы при следующем обучении не наступать на те же грабли.

Платформа также позволяет проверять разные модели на подготовленных датасетах. При обучении фиксируются версия данных и параметры, после — результаты тестирования на эталонных наборах. Во время эксплуатации телеметрия помогает отслеживать ошибки и замечать отклонения.

Локальная установка рассчитана в том числе на случаи, когда конфиденциальные данные нельзя выносить за пределы организации.

В репозитории разработчиков среди задач проекта указаны контроль обучения, отслеживание авторства разметки и соблюдения стандартов. Здесь ставка на прослеживаемость: прежде чем требовать от ИИ безупречных ответов, полезно выяснить, чему именно его учили.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru