Google устранила в Android пять критических уязвимостей в июне

Google устранила в Android пять критических уязвимостей в июне

Google устранила в Android пять критических уязвимостей в июне

На этой неделе Google выпустила июньский набор обновлений для мобильной операционной системы Android. Общее число устранённых уязвимостей — 40, включая несколько критических проблем в безопасности.

Как отмечают разработчики, самая опасная брешь — CVE-2022-20127 — затрагивает системный компонент System в версиях Android 10, 11, 12 и 12L. В случае эксплуатации злоумышленник может выполнить код удалённо.

«RCE-эксплойту не требуются никакие дополнительные права в системе», — подчёркивает Google.

Две другие критические уязвимости в System приводят к повышению привилегий. Первая (CVE-2022-20140) затрагивает Android Android 12 и 12L. Второй баг (CVE-2022-20145) угрожает устройствам на Android 11.

В Media Framework также нашли критическую дыру — CVE-2022-20130, которая приводит к удалённому выполнению кода в системе Android 10 и более современных версиях. А ещё одна критическая брешь CVE-2022-20210 в компонентах Unisoc может вызвать DoS с помощью специально созданного пакета.

Высокую степень риска получили ещё пять багов в Framework и 13 уязвимостей в компоненте System. Эксплуатация может привести к повышению привилегий, раскрытию информации и DoS.

Подпишитесь на новости

В НГУ создали платформу для проверки качества данных, на которых обучают ИИ

В Новосибирском государственном университете разработали «Каппу» — платформу для управления данными, на которых обучают ИИ. Она должна помочь разобраться, кто подготовил датасет, что в нём меняли и откуда взялась ошибка. Потому что кормить модель мусором, а потом удивляться её ответам — довольно странно.

О разработке и возможности подключения других вузов сообщил сам НГУ. Университетам предлагают бесплатную облачную версию на серверах НГУ либо платную установку в собственной инфраструктуре.

«Каппа» поддерживает разметку и проверку данных, фиксирует версии наборов и авторство изменений. Исправление ошибки сохраняется в новой версии, чтобы при следующем обучении не наступать на те же грабли.

Платформа также позволяет проверять разные модели на подготовленных датасетах. При обучении фиксируются версия данных и параметры, после — результаты тестирования на эталонных наборах. Во время эксплуатации телеметрия помогает отслеживать ошибки и замечать отклонения.

Локальная установка рассчитана в том числе на случаи, когда конфиденциальные данные нельзя выносить за пределы организации.

В репозитории разработчиков среди задач проекта указаны контроль обучения, отслеживание авторства разметки и соблюдения стандартов. Здесь ставка на прослеживаемость: прежде чем требовать от ИИ безупречных ответов, полезно выяснить, чему именно его учили.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru