Баги в чипах MediaTek угрожают прослушкой 37% Android-смартфонов

Баги в чипах MediaTek угрожают прослушкой 37% Android-смартфонов

Баги в чипах MediaTek угрожают прослушкой 37% Android-смартфонов

В однокристальных системах (System-on-a-Chip, SoC) от MediaTek исследователи нашли несколько уязвимостей, позволяющих злоумышленнику повысить права и даже выполнить вредоносный код в прошивке аудиопроцессора. С помощью этих дыр атакующий может прослушивать ничего неподозревающих пользователей Android.

Проблемным оказался цифровой сигнальный процессор (digital signal processor, DSP). Команда Check Point Research провела обратный инжиниринг, который помог выявить уязвимости, приводящие к повышению привилегий Android-приложения.

«Злоумышленник может использовать специальное вредоносное межпроцессорное сообщение, которое приведёт к выполнению кода в DSP-прошивке», — объясняет суть проблемы Слава Макавеев из Check Point.

«Поскольку у этой прошивки есть доступ к потоку аудиоданных, атакующий в итоге сможет прослушивать жертву».

В общей сложности эксперты выявили три уязвимости: CVE-2021-0661, CVE-2021-0662 и CVE-2021-0663. В сущности, это возможность переполнения буфера в аудиокомпоненте DSP. Список затронутых чипсетов выглядит так: MT6779, MT6781, MT6785, MT6853, MT6853T, MT6873, MT6875, MT6877, MT6883, MT6885, MT6889, MT6891, MT6893 и MT8797.

В зоне риска находятся пользователи мобильных устройств бюджетного и среднего классов, работающих на Android версий 9.0, 10.0 и 11.0.

В России разработали способ удалить свой биометрический след

В ИТ-компании «Криптонит» (входит в «ИКС Холдинг») разработали метод, который позволяет выборочно удалять цифровые образы людей из систем распознавания лиц. Если совсем просто, речь идёт о технологии, которая должна помочь реализовать право человека отозвать согласие на обработку своей биометрии — так, чтобы система действительно перестала его узнавать.

Проблема тут в том, что современные системы распознавания лиц устроены не так прямолинейно, как может показаться.

Даже если сведения о человеке формально удалили из базы, его цифровой образ может всё равно остаться внутри уже обученной модели. То есть на бумаге данные вроде бы стерли, а на практике алгоритм всё ещё способен узнать этого человека.

Именно это и делает тему особенно чувствительной. С биометрией всё сложнее, чем с обычными персональными данными: пароль можно поменять, а лицо — нет. Если такие данные утекают, риски уже совсем другого уровня, потому что украденные цифровые слепки можно использовать для создания поддельных образов и обхода биометрической аутентификации.

 

В «Криптоните» утверждают, что их метод решает задачу не маскировкой и не косметическим удалением, а на уровне внутренней логики самой модели. Проще говоря, алгоритм перестаёт использовать сведения о конкретном человеке и больше не может его распознавать, при этом способность узнавать остальных людей сохраняется.

По словам разработчиков, на тестовых наборах данных технология показала заметное снижение эффективности распознавания именно тех лиц, которые нужно «забыть», — до 88%. При этом общая точность системы, как утверждается, осталась на прежнем уровне.

Практическое применение у такого подхода вполне очевидное. В первую очередь это системы видеонаблюдения с распознаванием лиц, СКУД и корпоративная безопасность. Например, технология может пригодиться для удаления биометрических данных уволенных сотрудников, когда компания обязана прекратить их обработку, но не хочет при этом заново переобучать всю систему с нуля.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru