В ноутбуках Lenovo устранили опасные дыры в интерфейсе UEFI

В ноутбуках Lenovo устранили опасные дыры в интерфейсе UEFI

В ноутбуках Lenovo устранили опасные дыры в интерфейсе UEFI

Китайский техногигант Lenovo устранил три уязвимости в аппаратном интерфейсе UEFI. Бреши, позволяющие отключить функцию безопасной загрузки (UEFI Secure Boot), затрагивают серии ноутбуков Yoga, IdeaPad и ThinkBook.

Как отметили специалисты ESET, с помощью соответствующего эксплойта атакующие могли не только обойти безопасную загрузку, но и восстановить базы данных Secure Boot (incl. dbx) в состояние по умолчанию.

Уязвимости получили идентификаторы CVE-2022-3430, CVE-2022-3431 и CVE-2022-3432. Используя их в атаке, злоумышленники могли «посадить» вредоносную программу глубоко и запускать её на этапе загрузки операционной системы.

Lenovo описывает проблемы так:

  • CVE-2022-3430 — дыра в драйвере WMI Setup, с помощью которой атакующие могут изменить настройки Secure Boot, модифицировав переменную NVRAM.
  • CVE-2022-3431 — брешь также затрагивает драйвер, который использовался в процессе производства ряда ноутбуков Lenovo. По ошибке этот драйер не удалили и не деактивировали.
  • CVE-2022-3432 — ещё одна дыра в драйвере, который можно найти на моделях IdeaPad Y700-14ISK.

Поскольку эксплойт позволяет запустить вредоносный загрузчик и получить контроль над целевым устройством, всем владельцам затронутых лэптопов рекомендуется установить вышедшие обновления.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

MWS Cloud увеличила GPU-мощности виртуальной инфраструктуры в 1,5 раза

В первой половине 2025 года MWS Cloud расширила ресурсы своей виртуальной инфраструктуры с графическими процессорами в 1,5 раза. Дополнительные мощности появились в двух московских дата-центрах — «Авантаж» и GreenBushDC, а также в одном ЦОД в Санкт-Петербурге.

GPU-инфраструктура используется для обучения и инференса моделей машинного обучения, больших языковых моделей и систем компьютерного зрения.

На её основе можно запускать платформы для ML-разработки и инференса, при этом пользователи оплачивают только фактически потреблённые ресурсы.

Такие мощности востребованы у разработчиков и компаний, работающих с генеративными нейросетями, системами распознавания, высоконагруженными продуктами, а также с задачами рендеринга, симуляций и анализа больших данных.

По данным MWS Cloud, с начала года использование GPU-ресурсов в их облаке выросло почти в 1,7 раза.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru