В Windows-отладчике WinDbg нашли опасную RCE-уязвимость

В Windows-отладчике WinDbg нашли опасную RCE-уязвимость

В Windows-отладчике WinDbg нашли опасную RCE-уязвимость

В дебаггере WinDbg нашлась опасная уязвимость, позволяющая выполнить код удалённо (RCE). Брешь, получившая идентификатор CVE-2025-24043 и 7,5 балла по шкале CVSS, связана с некорректной проверкой криптографических подписей в расширении SOS.

WinDbg широко применяется разработчиками и специалистами по кибербезопасности для анализа проблем в приложениях, драйверах и на уровне ядра Windows.

Выявленная уязвимость позволяет злоумышленнику с сетевым доступом обойти механизмы аутентификации и удалённо выполнить вредоносный код на целевых устройствах.

Проблема затрагивает проекты на Microsoft .NET Core, использующие уязвимые версии пакетов:

  • dotnet-sos (версии ниже 9.0.607501);
  • dotnet-dump (версии ниже 9.0.557512);
  • dotnet-debugger-extensions (версия 9.0.557512).

Microsoft уже выпустила соответствующие патчи и настоятельно рекомендует всем пользователям и организациям срочно обновить WinDbg. Альтернативных методов устранения угрозы не данный момент нет.

Отсутствие своевременного обновления может привести к серьёзным последствиям, включая компрометацию систем и получение злоумышленниками удалённого доступа.

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