Arm: Дыра в драйверах Mali GPU уже используется в реальных атаках

Arm: Дыра в драйверах Mali GPU уже используется в реальных атаках

Arm: Дыра в драйверах Mali GPU уже используется в реальных атаках

Arm предупреждает об уязвимости в драйверах для графического процессора — Bifrost и Valhall. Причём эта брешь, согласно уведомлению техногиганта, уже используется в реальных кибератаках.

Проблема, которой присвоили идентификатор CVE-2024-4610, связана с ошибкой использования динамической памяти (use-after-free). Она затрагивает все версии драйверов Bifrost и Valhall — от r34p0 до r40p0.

Бреши класса use-after-free могут привести к раскрытию информации или к выполнению произвольного кода. Как правило, такие баги возникают в тот момент, когда приложение использует указатель на ячейку памяти после ее освобождения.

«Локальный пользователь без повышенных привилегий может выполнить некорректные операции обработки памяти GPU, что позволит ему добраться до уже освобождённой памяти», — пишет Arm в уведомлении.

Производитель процессоров также отметил, что ему известно об использовании уязвимости CVE-2024-4610 в реальных кибератаках. Пользователям рекомендуется установить обновления.

Arm выпустила патчи с выходом Bifrost и Valhall под номером r41p0. На сегодняшний день актуальной является версия r49p0.

Пользователям смартфонов на Android стоит внимательно следить за доступностью обновлений, поскольку в случае с этой ОС патчи могут задержаться.

Google научила смартфоны измерять пульс без часов и фитнес-браслетов

Google, видимо, решила, что фитнес-браслетам и умные часам пора на пенсию. Компания представила технологию, которая позволяет измерять пульс и частоту сердечных сокращений в состоянии покоя с помощью обычной фронтальной камеры смартфона.

Никаких датчиков на запястье, никаких ремешков и дополнительных устройств. Всё, что нужно, — собственное лицо.

Система получила название Passive Heart Rate Monitoring (PHRM). Работает она  любопытно: после разблокировки смартфона по лицу фронтальная камера записывает короткое восьмисекундное видео, а встроенная ИИ-модель анализирует едва заметные изменения цвета кожи, возникающие из-за кровотока.

Человеческий глаз таких изменений не видит, а вот алгоритмы машинного обучения — вполне.

 

По данным Google, точность системы оказалась неожиданно высокой. При оценке пульса в состоянии покоя результаты отличались от показателей фитнес-браслета Fitbit Charge 6 менее чем на пять ударов в минуту.

Для обучения и тестирования модели компания использовала более 350 тысяч видеозаписей почти 700 участников с разными оттенками кожи. Более того, исследователи проверяли технологию не только в лаборатории, но и в реальной жизни. Добровольцы больше недели ходили со своими смартфонами, одновременно используя Fitbit и медицинское оборудование для контроля сердечного ритма.

Результаты оказались убедительными, чтобы Google всерьёз заговорила о будущем такого подхода. Впрочем, до идеала ещё далеко. Исследователи признают, что системе пока сложнее стабильно получать данные у людей с тёмными оттенками кожи. Также на точность могут влиять разговоры, движения головы и другие обычные действия.

Есть и вопрос приватности. Всё-таки технология предполагает регулярный анализ изображения лица пользователя. В Google уверяют, что обработка может выполняться непосредственно на устройстве без передачи данных в облако.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru