Код эксплойта для двух брешей в Android-устройствах выложили на GitHub

Код эксплойта для двух брешей в Android-устройствах выложили на GitHub

Код эксплойта для двух брешей в Android-устройствах выложили на GitHub

В Сети появилась подробная информация о двух критических уязвимостях, затрагивающих Android-устройства, работающие под управлением чипсетов Qualcomm. Также эксперты опубликовали PoC-код.

Две бреши получили свои идентификаторы — CVE-2019-14040 и CVE-2019-14041. В случае удачной эксплуатации вредоносное приложение может получить полные root-права.

По словам исследователей из команды Zimperium zLabs, эти проблемы безопасности угрожают всем устройствам на Android, на которых установлены чипы Qualcomm.

Изначально специалисты сообщали об уязвимостях ещё 31 июля 2019 года. PoC-код для эксплуатации дыр исследователи направили производителю чипсетов 4 августа. Спустя месяц Qualcomm выпустил патчи и разослал вендорам, поставляющим мобильные устройства на Android.

В феврале Qualcomm опубликовал информацию относительно двух уязвимостей, поскольку у производителей девайсов было достаточно времени для установки обновлений.

А теперь команда Zimperium выложила на GitHub код эксплойта, который даёт чёткое представление о сути уязвимостей.

Поскольку с помощью этого кода подготовленный злоумышленник может использовать бреши в атаках, будем надеяться, что все пользователи получили патчи.

Cloud.ru представила фильтр, скрывающий конфиденциальные данные от ИИ

На конференции GoCloud 2026 компания Cloud.ru анонсировала Guardrails Filter — инструмент для более безопасной работы с генеративным ИИ. Его задача довольно понятная: не дать конфиденциальным данным случайно утечь в большую языковую модель.

Схема работы выглядит так: сервис проверяет текст запроса, ищет в нём конфиденциальные данные — например, персональные сведения, банковские реквизиты, API-ключи и другие секреты, — затем маскирует их и только после этого отправляет обезличенный запрос в модель. Когда модель возвращает ответ, система подставляет реальные значения обратно.

Иначе говоря, пользователь получает нормальный результат, но сами чувствительные данные не уходят за пределы корпоративного контура в исходном виде.

Сейчас инструмент рассчитан на работу с моделями из сервиса Cloud.ru Foundation Models. В этой платформе доступно более 20 моделей разных типов, включая text-to-text, audio-to-text и image-text-to-text. При этом Cloud.ru отдельно уточняет, что механизм фильтрации будет доступен и в формате on-premise, то есть для установки на стороне самого заказчика.

Появление такого инструмента хорошо вписывается в общий тренд: компании всё активнее используют генеративный ИИ, но тема утечек данных остаётся одной из главных причин, почему внедрение идёт не так быстро, как хотелось бы. Особенно это чувствительно для отраслей, где много персональной и служебной информации, — например, для здравоохранения, ретейла и госсектора.

Кроме того, Cloud.ru сообщила, что добавила в Foundation Models LLM-модель российской компании HiveTrace с Guardrails-механизмом. По заявлению компании, такая модель должна лучше справляться с рисками вроде промпт-инъекций, утечки системных инструкций и некорректной обработки выходных данных.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru