Уязвимости LogoFAIL в UEFI затрагивают сотни устройств Intel, Acer, Lenovo

Уязвимости LogoFAIL в UEFI затрагивают сотни устройств Intel, Acer, Lenovo

Уязвимости LogoFAIL в UEFI затрагивают сотни устройств Intel, Acer, Lenovo

В коде UEFI различных вендоров выявлены множественные уязвимости, позволяющие с с помощью картинки внедрить в систему буткит. Угроза с условным названием LogoFAIL актуальна для устройств с архитектурой x86 и ARM.

Корнем зла являются компоненты UEFI, отвечающие за парсинг изображений, — библиотеки, которые вендоры используют для показа логотипов при загрузке системы. Уязвимости, которым было присвоено общее имя LogoFAIL, обнаружили аналитики из ИБ-компании Binarly.

В ходе исследования площади атаки, связанной с использованием кастомных или устаревших парсеров в UEFI, эксперты обнаружили множество возможностей для внедрения вредоносной картинки / логотипа в системный раздел EFI (ESP) или в неподписанные секции обновления прошивки.

Эксплуатация таких уязвимостей, по словам исследователей, позволяет угнать поток исполнения и обойти спецзашиту (безопасную загрузку), в том числе аппаратные механизмы Intel Boot Guard, AMD Hardware-Validated Boot и ARM TrustZone-based Secure Boot.

 

Как показывает практика, вредоносы, внедряемые подобным образом, обеспечивают злоумышленникам постоянное и незаметное присутствие в системе. Атака LogoFAIL еще более скрытна: она не нарушает целостность среды исполнения, так как не требует модификации прошивки либо загрузчика ОС — как в случае с BlackLotus или BootHole.

 

Поскольку LogoFAIL безразлично, какой CPU использует жертва, данная проблема затрагивает многих вендоров и чипмейкеров. Исследователи уже установили, что она актуальна для сотен устройств Intel, Acer, Lenovo, а также для UEFI-прошивок производства AMI, Insyde и Phoenix.

Все затронутые поставщики уже оповещены о новой угрозе. Подробные результаты исследования Binarly представит 6 декабря на конференции Black Hat Europe, которая в этом году проводится в Лондоне.

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