В октябре Google разобралась с тремя критическими дырами в Android

В октябре Google разобралась с тремя критическими дырами в Android

В октябре Google разобралась с тремя критическими дырами в Android

Google выпустила октябрьский набор обновлений для мобильной операционной системы Android. Общее число пропатченных уязвимостей — 41, все они получили либо высокую степень риска, либо статус критических.

Среди опасных дыр разработчики отмечают проблемы «отказа в обслуживании» (DoS), повышение прав в системе, возможность удалённого выполнения кода и потенциальное раскрытие информации.

Три уязвимости были признаны критическими. Их список с идентификаторами выглядит так:

  • CVE-2021-0870 — удалённое выполнение кода в компоненте Android System, позволяющее атакующему запустить вредоносный код в контексте привилегированного процесса.
  • CVE-2020-11264 — затрагивает компонент Qualcomm WLAN и допускает фреймы, отличные от EAPOL/WAPI.
  • CVE-2020-11301 — также затрагивает Qualcomm WLAN, допуская незашифрованные фреймы (в виде простого текста).

К счастью, ни одна из пропатченных уязвимостей не используется в реальных атаках. Рабочих эксплойтов пока тоже не было зафиксировано.

Подпишитесь на новости

Роскомнадзор встроил машинное обучение в систему фильтрации трафика

Роскомнадзор внедрил механизм фильтрации интернет-трафика на основе машинного обучения и потратил на него 2,27 млрд рублей. Это следует из паспорта ведомственной программы цифровой трансформации на 2026-2028 годы. В документе указано, что РКН использует отечественную модель, развернутую на собственной инфраструктуре.

Ее название не раскрывается, большая языковая модель в системе не применяется.

С паспортом программы ознакомился Forbes. Механизм встроен в автоматизированную систему обеспечения безопасности российского сегмента интернета (АСБИ).

Через нее Роскомнадзор управляет ТСПУ, оборудованием для фильтрации трафика на сетях операторов связи. На установку новых и модернизацию действующих ТСПУ в 2026 году заложено 3,99 млрд рублей основного финансирования и еще 6,2 млрд рублей дополнительного.

О планах использовать ИИ для фильтрации стало известно в январе. В мае ведомство собиралось взять для этого модель Astra AI от «Группы Астра».

VPN в описании механизма прямо не упоминается. Дмитрий Кутейников из RKS Global считает, что модель может оценивать вероятность использования VPN по внешним признакам, например по размеру и ритму пакетов или длительности сессии, без чтения содержимого. По его словам, под ошибочную блокировку могут попасть корпоративные VPN и облачные сервисы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru