Брешь в Phoenix SecureCore угрожает сотням тысяч Intel-компьютеров

Брешь в Phoenix SecureCore угрожает сотням тысяч Intel-компьютеров

Брешь в Phoenix SecureCore угрожает сотням тысяч Intel-компьютеров

В UEFI-прошивке Phoenix SecureCore выявили новую уязвимость — UEFICANHAZBUFFEROVERFLOW, затрагивающую множество компьютеров на процессорах от Intel и позволяющую выполнить вредоносный код на устройстве.

Брешь, получившая идентификатор CVE-2024-0762, представляет собой возможность переполнения буфера в конфигурации чипа Trusted Platform Module (TPM).

Сначала специалисты компании Eclypsium заявили, что UEFICANHAZBUFFEROVERFLOW актуальна для устройств Lenovo ThinkPad X1 Carbon 7th Gen и X1 Yoga 4th Gen.

Чуть позже выяснилось, что баг затрагивает прошивку SecureCore, которая используется в следующих линейках процессоров: Alder Lake, Coffee Lake, Comet Lake, Ice Lake, Jasper Lake, Kaby Lake, Meteor Lake, Raptor Lake, Rocket Lake и Tiger Lake Intel.

Другими словами, уязвимость потенциально опасна для сотен тысяч компьютеров от Lenovo, Dell, Acer и HP.

UEFI-прошивка считается защищённой, поскольку она располагает функциональностью Secure Boot, которую поддерживают все современные операционные системы (Windows, Linux и macOS).

Задача Secure Boot — убедиться в том, что компьютер запускается исключительно с проверенными драйверами и легитимным софтом.

Баги в прошивке — подарок для киберпреступников, так как с их помощью можно установить буткиты, от которых крайне сложно избавиться. Среди таких вредоносов можно вспомнить BlackLotus, CosmicStrand и MosaicAggressor.

Phoenix выпустила официальное уведомление в отношении CVE-2024-0762, а техногигант Lenovo уже выпустил новую версию прошивки.

Подпишитесь на новости

Gartner: к 2028 году ИИ-кодинг станет дороже зарплаты разработчика

ИИ пишет код, а счёт за его работу начинает кусаться. По прогнозу Gartner, к 2028 году расходы на разработку с использованием больших языковых моделей обгонят среднюю зарплату программиста. Причины — рост потребления токенов и переход поставщиков к оплате по фактическому использованию.

Токены — единицы данных, которые обрабатывает модель. Чем активнее работают агенты и чем больше информации им передают, тем выше расходы.

Фиксированная подписка уступает место тарификации, при которой бюджет предсказать гораздо сложнее.

По оценке аналитика Gartner Нитиша Тьяги, разработчики обычно оптимизируют скорость и удобство работы. Дисциплина расходов сама собой не появится: без контроля затраты способны расти быстрее продуктивности.

Масла в огонь подливают чрезмерная автономность агентов, раздутый контекст и отсутствие регулярного разбора дорогих задач. А встроенные инструменты оптимизации расходов у поставщиков пока недостаточно зрелые.

Gartner рекомендует заранее определять, какие задачи поручать ИИ и сколько самостоятельности ему давать. Простую работу стоит направлять небольшим дешёвым моделям, сложную — более мощным. Контекст нужно очищать от лишнего, потребление токенов, а перерасход разбирать на ретроспективах.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru