Участники Pwn2Own получили $105 тысяч за показ уязвимостей в Sonos One

Участники Pwn2Own получили $105 тысяч за показ уязвимостей в Sonos One

Участники Pwn2Own получили $105 тысяч за показ уязвимостей в Sonos One

На сайте Zero Day Initiative (проект компании Trend Micro) раскрыты детали взлома смарт-колонок Sonos One в ходе декабрьского конкурса Pwn2Own в Торонто. Показанные уязвимости давно устранены, поэтому публикация деталей уже мало кому навредит.

Запись ZDI, посвященная атакам на Sonos One в ходе Pwn2Own, появилась в блоге проекта на прошлой неделе. Там отмечено, что три команды, добившиеся успеха, суммарно получили $105 тыс. из призового фонда.

Эксплойт уязвимостей, выявленных Qrious Secure, STAR Labs и DEVCORE, не требует аутентификации и позволяет добраться до конфиденциальных данных (CVE-2023-27353 и CVE-2023-27354, по 6,5 балла CVSS) либо удаленно выполнить сторонний код на уровне root (CVE-2023-27352 и CVE-2023-27355, по 8,8 балла).

Более подробно:

  • CVE-2023-27353 вызвана отсутствием адекватной проверки пользовательского ввода в msprox (выполняет функции прокси-сервера), что может привести к чтению за границей выделенного буфера;
  • CVE-2023-27354 проявляется как целочисленное переполнение при обработке демоном anacapad ответов сервера на обращение к общему каталогу по SMB2;
  • CVE-2023-27352 возникла из-за отсутствия проверки существования объекта перед выполнением операций над ним и проявляется как use-after-free при обработке команды поиска по каталогу, доступному по SMB;
  • CVE-2023-27355 привязана к парсеру MPEG-TS, который не проверял величину пользовательского ввода перед копированием, в итоге могло возникнуть переполнение буфера в стеке.

Примечательно, что CVE-2023-27353 и CVE-2023-27354 можно использовать в связке с другими уязвимостями для выполнения произвольного кода с высокими привилегиями.

Патчи для пользователей приложения Sonos S1 включены в состав сборки 11.7.1, для S2 — в 15.1. В более новых релизах этих проблем нет.

Более трех четвертей россиян не отличают нейросетевой контент от реального

Согласно исследованию агентств Spektr и СКОТЧ, 77% участников не смогли отличить изображения, созданные нейросетями, от реальных фотографий. В опросе приняли участие около 1000 человек. Респондентам в случайном порядке показывали пять изображений, из которых четыре были сгенерированы ИИ, а одно — подлинное.

Результаты исследования приводит РБК. Корректно определить сгенерированные изображения смогли лишь 23% опрошенных.

При этом в более молодых возрастных группах показатели оказались выше. Среди респондентов до 30 лет правильный ответ дали 30%, в группе 31–44 года — 25%.

В числе признаков «настоящего» фото участники называли убедительные детали, реалистичные свет и тени, а также естественную улыбку человека в кадре. Например, изображение с улыбающимся мужчиной чаще других считали реальным участники в возрасте 45–60 лет — 28% из них выбрали именно этот вариант.

Примечательно, что доля тех, кто ошибается при определении ИИ-контента, растёт. Согласно результатам исследования MWS, опубликованным летом 2025 года, правильно распознать сгенерированные изображения смогли более трети респондентов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru