Целевые атаки через драйверы Adreno: Qualcomm предупреждает и латает

Целевые атаки через драйверы Adreno: Qualcomm предупреждает и латает

Целевые атаки через драйверы Adreno: Qualcomm предупреждает и латает

Qualcomm выпустила заплатки для трёх уязвимостей нулевого дня в драйверах графического процессора Adreno. Эти уязвимости активно используют в целевых атаках, и под угрозой — десятки чипсетов.

Две из трёх уязвимостей (CVE-2025-21479 и CVE-2025-21480) были обнаружены ещё в январе благодаря команде Google Android Security.

Обе связаны с неправильной аутентификацией команд в графической подсистеме — при определённой последовательности команд это может привести к повреждению памяти.

Третья дыра (CVE-2025-27038), выявленная в марте, касается Chrome и связана с типичной ошибкой use-after-free — тоже чревата повреждением памяти при рендеринге.

По данным Google Threat Analysis Group, все три уязвимости уже используются в реальных атаках — правда, пока точечно и не массово. Qualcomm выпустила патчи в мае и настоятельно рекомендовала производителям устройств как можно быстрее установить обновления.

В этом же месяце компания устранила ещё одну уязвимость (CVE-2024-53026) — переполнение буфера в сетевом стеке, которое позволяло злоумышленнику получить доступ к закрытой информации, отправляя неправильные RTCP-пакеты во время звонков по VoLTE или VoWiFi.

AM LiveКак эффективно защититься от шифровальщиков? Расскажем на AM Live - переходите по ссылке, чтобы узнать подробности

Мультиагентная система взяла на себя треть задач SOC в Yandex Cloud

Yandex Cloud сообщила, что автоматизировала значительную часть рутинных задач в своём центре мониторинга безопасности (SOC), внедрив мультиагентную систему на базе ИИ. По данным компании, около 39% операций, которые раньше занимали существенную долю рабочего времени аналитиков, теперь выполняют ИИ-помощники. Речь идёт о разборе алертов, первичном анализе инцидентов и поиске данных во внутренних базах.

Внутри SOC несколько ИИ-агентов работают параллельно: один сортирует входящие уведомления, другой перепроверяет данные и выявляет ошибки.

Такой подход позволяет снизить риск некорректных выводов и ускорить фильтрацию ложных срабатываний. По оценкам компании, время на обработку некорректных оповещений сократилось на 86%.

За два года Yandex Cloud прошла путь от экспериментов с ИИ в SOC до полноценной промышленной эксплуатации. Значимую роль сыграли RAG-технологии, которые позволяют моделям работать с актуальными документами и накопленной базой инцидентов. Мультиагентный подход, в свою очередь, сделал возможным разделить задачи между специализированными помощниками, способными учитывать контекст крупных корпоративных инфраструктур.

По словам Евгения Сидорова, директора по информационной безопасности Yandex Cloud, система помогает ускорять обнаружение угроз и автоматизировать обработку данных киберразведки. Он отмечает, что современные SOC-команды всё чаще работают на стыке ИБ и инструментов ИИ.

Мультиагентная система используется не только внутри компании, но и доступна клиентам облачной платформы — в частности, в сервисах Detection and Response и Security Deck. Их уже применяют организации из разных отраслей, включая финтех, здравоохранение и страхование, для автоматизации части процессов мониторинга.

ИИ-помощник, встроенный в сервисы, может разбирать инциденты пошагово, анализировать индикаторы компрометации и артефакты в контексте облачной инфраструктуры, а также предлагать варианты реагирования. Он также собирает дополнительные данные, например по IP-адресам, и формирует рекомендации по предотвращению дальнейших угроз.

AM LiveКак эффективно защититься от шифровальщиков? Расскажем на AM Live - переходите по ссылке, чтобы узнать подробности

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru