Samsung выпустила августовские патчи для критических дыр в смартфонах

Samsung выпустила августовские патчи для критических дыр в смартфонах

Samsung выпустила августовские патчи для критических дыр в смартфонах

Корейский техногигант Samsung начал постепенно рассылать августовский набор обновлений пользователям смартфонов. Всем, кому доступны соответствующие патчи, рекомендуется не откладывать с их установкой, поскольку они устраняют критические уязвимости в операционной системе.

Известно, что проблемы безопасности затрагивают даже последние модели смартфонов от Samsung, включая серию Galaxy. Помимо брешей, обновления также оптимизируют Wi-Fi-соединение и улучшают работу камеры.

Все устранённые с выходом августовских апдейтов уязвимости получили либо высокую степень опасности, либо статус критических.

Самой опасной, пожалуй, можно назвать CVE-2020-0240 — эта уязвимость приводит к удалённому выполнению кода из-за целочисленного переполнения в Android.

«Удалённый атакующий может использовать специально созданный файл, чтобы выполнить произвольный код в контексте процесса», — так описывают дыру разработчики Android.

Другими словами, в случае успешной эксплуатации злоумышленник получит полный контроль над устройством жертвы. Остальные бреши допускают получение высоких привилегий в системе без взаимодействия с пользователем.

Полный список всех устраненных уязвимостей разработчики опубликовали по этой ссылке.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Челябинские ученые предложили систему защиты от сбоев промышленных систем

Чтобы защитить промышленные системы от атак и сбоев, коллектив исследователей из Южно-Уральского государственного университета (ЮУрГУ) предложил подход, основанный на принципах поведенческой аналитики. В основе решения лежит нейросеть Кохонена.

Результаты исследования российских специалистов опубликованы в сборнике International Conference on Industrial Engineering, Applications and Manufacturing (ICIEAM).

Разработанная в ЮУрГУ система работает в два этапа. Сначала она анализирует функционирование объекта в нормальном режиме и формирует эталонную модель. Затем переходит в режим мониторинга и оценивает поступающие данные, сравнивая их с полученной «нормой». При обнаружении значительных отклонений нейросеть подаёт сигнал о потенциально опасной ситуации.

Во время тестирования система правильно классифицировала 94% данных. Обучение нейросети заняло около 3,5 минут. Кроме того, решение успешно выявило действия, характерные для кибератак на промышленные объекты.

Разработчики планируют повысить точность модели и расширить её возможности для распознавания различных, в том числе сложных, сценариев атак.

«Ключевое преимущество нашего подхода — использование нейросети Кохонена, которая способна работать с большими массивами данных, когда показателей много и они тесно взаимосвязаны. Классические алгоритмы часто не справляются с такими объёмами и сложностью», — рассказал РИА Новости заведующий кафедрой «Защита информации» ЮУрГУ Александр Соколов.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru