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.

Лучшие LLM ошибаются с ядовитыми грибами в каждом девятом случае

Разработчик Пётр Мигдал проверил, можно ли доверить нейросети самый рискованный этап тихой охоты — определение грибов по фотографии. Короткий ответ: если очень хочется однажды поужинать дважды, то можно. В бенчмарк вошли 1040 фотографий 55 видов грибов, наиболее распространённых в Польше.

Изображения взяли из датасета FungiTastic, созданного на основе Atlas of Danish Fungi. Полная база содержит свыше 600 тыс. снимков с экспертной классификацией, а для части образцов вид подтверждён анализом ДНК.

Модели показывали каждую фотографию и просили назвать пять наиболее вероятных видов на латыни. Дополнительно их не обучали и специальные инструменты не подключали.


Лучше остальных справилась Gemini 3.8 Flash: правильный вид оказался на первом месте в 65% случаев и попал в пятёрку ответов в 85%. Немного отстали Gemini 3.6 Flash с результатами 64% и 85%, а также Gemini 3.7 Flash — 61% и 82%. Внизу таблицы расположились Qwen 3.8 27B, MiniMax-M3 и Qwen 3.8 Flash.


Но высокая точность закончилась там, где начался вопрос безопасности. Gemini 3.8 Flash и Gemini 3.6 Flash примерно в 11% случаев определяли ядовитые грибы как съедобные виды. У GPT-5.6 Sol доля опасных ошибок достигла 24%, у Claude Opus 5 — 29%, а у Qwen 3.8 27B — 36%. То есть последняя модель потенциально отправляла в корзину не тот гриб чаще чем в каждом третьем случае.

Есть важная оговорка: нейросети напрямую не спрашивали, можно ли есть находку. Они определяли вид, а затем исследователь сопоставлял ответы с таблицей съедобности. Некоторые модели и вовсе отказывались давать классификацию.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru