RCE-уязвимость в Shim доставила много хлопот разработчикам Linux и Ко

RCE-уязвимость в Shim доставила много хлопот разработчикам Linux и Ко

RCE-уязвимость в Shim доставила много хлопот разработчикам Linux и Ко

Разработчики дистрибутивов Linux проводят проверки и вносят изменения в коды, чтобы закрыть возможность обхода UEFI Secure Boot (защиты от буткитов) через уязвимость, объявившуюся в предзагрузчике Shim.

Данная проблема (CVE-2023-40547, 9,8 балла CVSS) связана с ошибкой записи за границами буфера, которая может возникнуть при парсинге HTTP-ответов сервера, получаемых в процессе централизованной загрузки ОС по сети.

Эксплойт позволяет захватить контроль над системой еще до загрузки ядра ОС, то есть получить привилегированный доступ и возможность обхода всех штатных средств защиты, в том числе механизма Lockdown. Можно также внедрить буткит, однако он не переживет очистки и переформатирования жесткого диска.

Атаку можно провести удаленно либо локально:

  1. Эксплойт по сети предполагает компрометацию либо подмену HTTP-сервера, с которого отдаются файлы для загрузки ОС. В этом случае злоумышленник сможет вмешаться в процесс через перехват трафика по методу MitM. Задачу сильно осложнит использование HTTPS.
  2. Локальный эксплойт требует наличия физического доступа к целевому устройству либо прав администратора, которые можно получить с помощью другой уязвимости. Злоумышленник может, например, с помощью USB-флешки изменить порядок загрузки ОС (данные в переменных EFI или системном разделе EFI), спровоцировав загрузку с удаленного сервера уязвимого Shim и добиться выполнения вредоносного кода из того же источника.

Патч для Shim уже готов и включен в сборку 15.8 софта, однако простая замена не способна полностью решить проблему для Linux и производных (Debian, Ubuntu, SUSE, RHEL, Fedora и проч.). Предзагрузчик заверяется подписью Microsoft, и, как и в случае с BootHole, разработчикам ОС придется также обновить всю цепочку доверия Secure Boot, в том числе список отозванных сертификатов UEFI DBX.

ИИ научился выявлять депрессию по голосовым сообщениям в WhatsApp

Учёные показали, что депрессию можно распознать буквально «по голосу» — и для этого не нужны ни долгие опросники, ни визит к врачу. Достаточно короткого голосового сообщения в WhatsApp (принадлежит Meta, признанной экстремистской и запрещенной в России).

Исследователи из Медицинской школы Санта-Каса-де-Сан-Паулу и компании Infinity Doctors разработали медицинскую языковую модель, которая с высокой точностью определяет наличие депрессивного расстройства по аудиосообщениям.

Результаты работы опубликованы 21 января 2026 года в открытом журнале PLOS Mental Health.

В эксперименте модель анализировала короткие голосовые сообщения, где участники просто рассказывали, как прошла их неделя. И результат оказался неожиданным: у женщин с диагностированной депрессией точность распознавания превысила 91%.

Это один из лучших показателей среди подобных исследований, особенно с учётом того, что речь идёт о бытовых сообщениях, а не специально записанных медицинских интервью.

Для обучения и тестирования использовались два набора данных с WhatsApp-аудио от носителей португальского. В них вошли записи пациентов с подтверждённым диагнозом «большое депрессивное расстройство» и контрольной группы без депрессии.

Часть сообщений была максимально простой — участникам предлагали досчитать от одного до десяти, другая часть — более естественной: свободный рассказ о прошедшей неделе.

Лучше всего модель справлялась именно со «спонтанной речью». У мужчин точность в этом же сценарии оказалась ниже — около 75%, что авторы связывают с меньшим числом мужских голосов в обучающей выборке и возможными различиями в речевых паттернах. При анализе простого счёта до десяти разница между полами почти исчезала: точность составляла около 80% у женщин и чуть меньше у мужчин.

По словам авторов, модель улавливает тонкие акустические признаки — темп речи, интонации, паузы, — которые сложно заметить человеку, но хорошо видит машинное обучение. И главное — всё это происходит в привычном для людей формате повседневного общения.

Исследователи считают, что при дальнейшем развитии технология может лечь в основу недорогих и удобных инструментов раннего скрининга депрессии, не требующих сложных процедур и не нарушающих повседневные привычки пользователей.

Как отметил старший автор исследования Лукас Маркес, «незаметные акустические особенности обычных голосовых сообщений могут с неожиданной точностью указывать на депрессивные состояния».

Напомним, в недавнем исследовании метаданные WhatsApp показали: мы плохо понимаем, как ведём себя в чатах.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru