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.

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