Уязвимости чипа Qualcomm позволяют украсть данные с Android-устройств

Уязвимости чипа Qualcomm позволяют украсть данные с Android-устройств

Уязвимости чипа Qualcomm позволяют украсть данные с Android-устройств

Сотни миллионов устройств — особенно это касается смартфонов и планшетов на Android — находятся в зоне риска из-за серии новых опасных уязвимостей, выявленных в чипсетах Qualcomm.

О потенциальном векторе атаки сообщили исследователи компании Check Point. По словам специалистов, бреши позволяют похитить конфиденциальные данные, хранящиеся в защищённой секции.

В нормальной ситуации эта секция должна быть наиболее неприступной частью мобильного устройства. Сами уязвимости находятся в защищённой среде выполнения Qualcomm (QSEE).

QSEE представляет собой аппаратно изолированную защищённую область, основная задача которой — обеспечить безопасность конфиденциальной информации. При этом предусмотрена отдельная секция для запуска доверенных приложений.

Помимо другой персональной информации, QSEE также хранит закрытые ключи шифрования, пароли и данные банковских карт.

В нормальном рабочем процессе драйверы и приложения не могут получить доступ к защищённой области, даже если у них есть права root.

В ходе тестирования эксперты Check Point использовали устройства Samsung, LG и Motorola. В результате нашлось семь уязвимостей:

  • dxhdcp2 (LVE-SMP-190005);
  • sec_store (SVE-2019-13952);
  • authnr (SVE-2019-13949);
  • esecomm (SVE-2019-13950);
  • kmota (CVE-2019-10574);
  • tzpr25 (Samsung подтвердил);
  • prov (Motorola работает над патчем).

Исследователи утверждают, что обнаруженные бреши могут позволить атакующему следующие действия:

  • Запустить доверенное приложение в Normal World (актуально для Android).
  • Загрузить пропатченное доверенное приложение в Secure World (QSEE).
  • Обойти «цепочку доверия» Qualcomm.
  • Адаптировать доверенное приложение для запуска на устройстве другого производителя.

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru