Январские патчи для Android закрыли 58 уязвимостей

Январские патчи для Android закрыли 58 уязвимостей

Январские патчи для Android закрыли 58 уязвимостей

Январские патчи от Google устранили 58 уязвимостей в мобильной операционной системе Android, а также три бреши, затрагивающие исключительно устройства Pixel.

Первая часть патчей под номером 2024-01-01 содержит заплатки для десяти дыр в компонентах Framework и System. Эти баги получили высокую степень опасности.

«Наиболее опасная из устранённых уязвимостей затрагивает компонент Framework и может привести к локальному повышения прав», — отмечает Google в уведомлении.

Интересно, что в Framework нашли в общей сложности пять брешей, четыре из которых позволяют повысить привилегии, и ещё одна — привести к раскрытию информации.

Вторая часть обновлений — 2024-01-05 — включает заплатки для 48 дыр, затрагивающих компоненты Arm, Imagination Technologies, MediaTek, Unisoc и Qualcomm.

Три критические проблемы были обнаружены в компонентах Qualcomm, остальные уязвимости получили высокую степень риска.

Смартфонам Pixel достались отдельные три патча, закрывающие баги среднего уровня опасности.

Эксперты: за год число вредоносных opensource-компонентов возросло в 11 раз

В 2025 году в компании CodeScoring зарегистрировали 457 тыс. вредоносных библиотек с открытым исходным кодом — в 11 раз больше, чем в предыдущем году. Зафиксировано также 14 тыс. новых уязвимостей в таких компонентах.

По словам специалистов, сохраняют актуальность и более ранние неприятные находки — к примеру, RCE-уязвимость Log4Shell, которая все еще присутствует в 15 тыс. сторонних библиотек. Публикация подобных пакетов грозит атаками на цепочку поставок.

В уходящем году также зафиксировано появление новой, еще более опасной угрозы — самоходного червя Shai Hulud, способного создавать новые репозитории и воровать конфиденциальные данные с CI/CD-платформ.

В связи с бурным ростом популярности ИИ объявился новый вектор атаки — slopsquatting: злоумышленники начали использовать склонность больших языковых моделей (БЯМ, LLM) к галлюцинациям для внедрения в легитимные проекты небезопасного кода.

Из-за этой особенности умный помощник по разработке может ошибиться и вместо легитимной библиотеки предложить для использования вредоносную со схожим названием. По данным CodeScoring, в России ИИ-ассистентов применяют 30% разработчиков, и потенциально опасные галлюцинации происходят у LLM в 20% случаев.

Чтобы защититься от атак на цепочку поставок, эксперты советуют вести тщательный учет компонентов, используемых для сборки софта, при установке библиотек выставлять запрет на исполнение скриптов, а также следовать стандарту ГОСТ Р 56939-2024 и активнее внедрять технологии безопасной разработки.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru