Итоги Pwn2Own-2021: взломан Samsung Galaxy S21 и RV340 от Cisco

Итоги Pwn2Own-2021: взломан Samsung Galaxy S21 и RV340 от Cisco

Итоги Pwn2Own-2021: взломан Samsung Galaxy S21 и RV340 от Cisco

Оглашены итоги очередного состязания Pwn2Own. За демонстрацию уязвимостей в роутерах, принтерах, NAS и других потребительских устройствах участникам суммарно выплатили около $1,1 миллиона.

Из-за большого количества заявок на показ эксплойтов осенний Pwn2Own пришлось продлить еще на один день. В качестве объектов взлома конкурсантам впервые предложили принтеры, и шесть участников выбрали для атак именно такие устройства. Умные телевизоры и ВЗУ никого почему-то не прельстили.

Выше прочих были оценены эксплойты для смарт-колонок Sonos One. Две команды получили по $60 тыс. за демонстрацию исполнения стороннего кода с помощью ошибки переполнения буфера.

Успешный взлом смартфона Samsung Galaxy S21 принес хакеру из Pentest Limited $50 тыс., а команде STARLabs — лишь $25 тыс. (один из задействованных багов уже был известен производителю). Попытка представителя F-Secure применить эксплойт нулевого дня оказалась провальной: он не уложился в отведенное для демонстрации время.

Все атаки на принтеры завершились успехом, хотя в трех случаях авторы использовали уже показанные уязвимости и заработали меньше остальных. Взломщики принтеров суммарно получили почти $200 тыс., выявив следующие ошибки:

  • Canon ImageCLASS MF644Cdw — переполнение буфера в куче, в стеке;
  • HP Color LaserJet Pro MFP M283fdw — переполнение буфера в стеке;
  • Lexmark MC3224i — инъекция команд, перезапись произвольного файла.

В категории «NAS» самой большой награды ($45 тыс.) был удостоен взлом бета-версии накопителя My Cloud Home Personal Cloud на 3 Тбайт от Western Digital. Для эксплойта конкурсанты использовали две ошибки: чтение за границами буфера и переполнение буфера в куче.

В NAS-устройствах WD семейства My Cloud были найдены и другие проблемы, грозящие исполнением вредоносного кода и захватом контроля над системой:

  • Pro Series PR4100 — ненадежный редирект, возможность внедрения команд, переполнение буфера в стеке, нарушение целостности памяти, ошибки конфигурации;
  • Home Personal Cloud 3Тбайт — переполнение буфера в стеке, запись за границами буфера.

Максимальная выплата за эксплойт для роутеров составила $30 тысяч. Этот приз получили три участника, успешно атаковавших RV340 от Cisco Systems через WAN-интерфейс.

В трех устройствах этой категории участники Pwn2Own выявили следующие угрозы:

  • Cisco RV340 — логическая ошибка и переполнение буфера в куче (интернет-атака), обход аутентификации и инъекция команд (локальная атака); 
  • TP-Link AC1750 — чтение за пределами буфера (получение доступа к шеллу с правами root через LAN-интерфейс);
  • NETGEAR R6700v3 — целочисленное переполнение, пара ошибок переполнения буфера, неинициализированная переменная (LAN);  неадекватная проверка сертификатов, переполнение буфера в стеке (WAN).

Победителем стала команда из ИБ-компании Synacktiv, второе место заняли умельцы из консалтинговой компании Devcore (Тайвань).

 

Информация о новых уязвимостях уже передана производителям устройств. По традиции на подготовку патчей им дали три месяца, после этого авторы находок вольны будут их обнародовать.

Подпишитесь на новости

Наталья Касперская поставила под сомнение доверие к генеративному ИИ

Генеративный ИИ умеет писать тексты и код, но можно ли на него полагаться? Наталья Касперская считает, что с доверием к таким системам пока больше вопросов, чем ответов. В интервью корреспонденту Anti-Malware.ru Олесе Афанасьевой на BIS Summit она назвала критерий доверенности применительно к генеративному ИИ загадкой.

По объяснению Касперской, доверенная система должна работать с заранее заданными параметрами и обеспечивать предсказуемый результат.

Генеративный ИИ, по её оценке, под это определение не подпадает: он не способен каждый раз выдавать один и тот же результат.

«Критерий доверенности в применении к генеративному искусственному интеллекту для меня является загадкой», — заявила она.

Главная проблема, считает Касперская, — масштаб моделей. Огромное количество параметров и данных делает полноценную проверку такой системы практически недостижимой. Можно протестировать отдельные ответы и сценарии, но это ещё не доказывает надёжность всей модели.

«Вы можете сделать какие-то выборочные проверки, частичные. Они будут выборочными и частичными, они ничего не докажут», — подчеркнула Касперская.

Получается неудобный вопрос для бизнеса и государства: как доверять системе, поведение которой нельзя исчерпывающе проверить? По словам председателя правления АРПП «Отечественный софт», задача создания доверенного ИИ поставлена, но готового способа её решения она пока не видит.

Одними разговорами, считает Касперская, проблему не закрыть. Нужна совместная работа специалистов по ИИ и информационной безопасности, методистов и разработчиков стандартов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru