Apple устранила 39 уязвимостей в iOS, macOS, iPadOS

Apple устранила 39 уязвимостей в iOS, macOS, iPadOS

Apple устранила 39 уязвимостей в iOS, macOS, iPadOS

На этой неделе Apple выпустила серию патчей для своих операционных систем. Разработчики отчитались в устранении 39 уязвимостей, затрагивающих мобильные платформы iOS и iPadOS. Наиболее опасные баги позволяют выполнить код удалённо.

Помимо вышеупомянутых мобильных ОС, купертиновцы залатали дыры в macOS (включая Catalina, Big Sur, Monterey), tvOS, WatchOS, iTunes и среде разработки софта Xcode.

Как минимум пять из 39 брешей могут привести к удалённому выполнению кода в том случае, если владелец устройства iPhone откроет вредоносный PDF-файл или просмотрит аналогичный веб-контент.

По словам Apple, в версиях iOS 15.4 и iPadOS 15.4 разработчики расправились со множеством проблем памяти, которые затрагивали несколько компонентов ОС: Accelerate Framework, ImageIO и WebKit. Среди наиболее опасных багов корпорация выделяет следующие:

  • CVE-2022-22633 (в Accelerate Framework) — возможность повреждения памяти, которую можно вызвать специально созданным вредоносным образом.
  • CVE-2022-22611 (ImageIO) — возможность чтения за пределами границ и выполнения произвольного кода.
  • CVE-2022-22610 (WebKit) — проблема повреждения памяти, позволяющая выполнить код с помощью вредоносного веб-контента.
  • CVE-2022-22624 и CVE-2022-22628 — уязвимости некорректного использования динамической памяти (Use-After-Free).

Также Apple устранила ряд брешей в таких компонентах, как AVEVideoEncoder, CoreMedia, FaceTime, GPU Drivers, iTunes, Kernel, Sandbox, Siri и системе обновления софта.

Без контекста детектор пропустил 95% Android-вредоносов

Чем больше разрешений просит Android-приложение, тем подозрительнее оно выглядит для алгоритма. Правда, резервному копированию, антивирусу или системе родительского контроля доступ к половине смартфона нужен по работе. Но детекторы решили не разбираться и устроили охоту на невиновных.

Исследователи из Сингапурского университета менеджмента и Нанькайского университета проверили шесть популярных детекторов, включая Drebin, MalScan и MaskDroid.

Им скормили 270 безопасных приложений из 49 категорий Google Play, каждое из которых запрашивало не менее девяти опасных разрешений.

Большинство систем записали во вредоносы больше половины выборки. LLM-детектор LAMD разогнал ложные срабатывания до 80%. Если поставить такой фильтр на входе в магазин приложений или корпоративную инфраструктуру, аналитики будут разгребать очередь, почти целиком набитую легальным софтом.

 

Проблема в старом принципе: детекторы ищут сходство с известными угрозами. Широкий набор разрешений часто встречается у зловредов, но ровно так же выглядят бэкап-сервисы, антивирусы и инструменты управления устройствами. Как сформулировали авторы работы, отклонение — ещё не вредоносность.

Их система PRAXIS пытается смотреть не только на набор API, но и на контекст. Сначала ИИ предполагает возможную атаку, затем система ищет подтверждающую цепочку вызовов в коде, а после проверяет, соответствует ли поведение назначению приложения и тексту интерфейса.

Такой подход снизил долю ложных тревог на безопасной выборке до 13%, а пропуск вредоносов — примерно до одного из девяти. Однако стоило убрать финальную проверку контекста, как система пропустила 95,3% угроз. Код остался тем же, но без ответа на вопрос «зачем приложение это делает?» защита практически развалилась.

До массового применения PRAXIS тоже далеко: анализ стоит около $0,56 за приложение, а интерфейс и названия функций может подделать сам злоумышленник. Да и 13 ложных тревог на сотню — всё ещё не автоматика, а очередь к живому аналитику.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru