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.
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