Опубликован PoC-код к уязвимости ksthunk.sys, которую MS считает закрытой

Опубликован PoC-код к уязвимости ksthunk.sys, которую MS считает закрытой

Опубликован PoC-код к уязвимости ksthunk.sys, которую MS считает закрытой

Независимый исследователь выявил в драйвере ядра ksthunk.sys уязвимость, позволяющую повысить привилегии в Windows. В Microsoft заявили, что проблема уже решена, однако проверка новейшего выпуска ОС (Windows 11 23H2) показала, что это не так.

Эксплойт был с успехом продемонстрирован в ходе майского состязания TyphoonPWN 2024 в Сеуле. Поскольку MS отказалась признавать находку за новую CVE и не предоставила данных о выпуске патча, PoC решили опубликовать, чтобы предупредить всех об угрозе.

Согласно описанию, уязвимость возникла в ksthunk.sys из-за некорректной реализации функции CKSAutomationThunk::ThunkEnableEventIrp, отвечающей за выделение в памяти буферов в ходе выполнения 32-битных процессов в 64-битной среде.

Этот обработчик не проводит проверку на целочисленное переполнение при расчете размера буфера, из-за этого при копировании данных может возникнуть переполнение буфера в куче.

Подобная ошибка открывает возможность для перезаписи токена текущего процесса с целью повышения локальных привилегий до SYSTEM.

По словам авторов информационного бюллетеня, эксплойт в данном случае не потребует больших усилий, если удастся установить контроль над размерами выделяемого буфера и целевыми данными.

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