Для критической уязвимости в ядре macOS уже готов PoC-эксплойт

Для критической уязвимости в ядре macOS уже готов PoC-эксплойт

Для критической уязвимости в ядре macOS уже готов PoC-эксплойт

Новая уязвимость в ядре операционной системы macOS (XNU) может позволить злоумышленникам повысить права и выполнить код на уровне ядра. Это классическая ошибка типа «состояние гонки» (race condition).

Брешь, получившую идентификатор CVE-2025-24118, обнаружил исследователь в области кибербезопасности Джозеф Равичандран (в соцсети X — @0xjprx).

По шкале CVSS уязвимость получила 9,8 балла, что даёт ей статус критической. К счастью, разработчики выпустили патчи в версиях macOS Sonoma 14.7.3, macOS Sequoia 15.3 и iPadOS 17.7.4.

Корень уязвимости кроется в схеме Safe Memory Reclamation (SMR), учётных данных для каждого потока, функции маппинга страниц read-only и поведении memcpy.

Эксплуатация CVE-2025-24118 нацелена на учётные данные процесса, хранящиеся в области, предназначенной только для чтения. Как правило, эта информация защищена Safe Memory Reclamation (SMR), однако принцип обновления памяти создаёт «состояние гонки», позволяющее атакующему подменить указатель учетных данных.

«Выявленный баг допускает искажение потокового указателя kauth_cred_t. В частности, защищённое SMR поле p_ucred можно заставить указать на невалидную память или на более привилегированные учётные данные», — объясняет Равичандран.

Исследователь также выложил демонстрационный эксплойт (PoC), доказывающий наличие проблемы. Защита от эксплуатации до боли проста: надо всего лишь установить уже готовые обновления.

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