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.

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