Российский ИИ выявляет нарушения техники безопасности с точностью 80%

Российский ИИ выявляет нарушения техники безопасности с точностью 80%

Российский ИИ выявляет нарушения техники безопасности с точностью 80%

В университете ИТМО создали ИИ-модель, позволяющую автоматизировать отслеживание по видео действий на промпредприятии, способных привести к ЧП. Умный помощник работает со средней точностью 80% — намного выше, чем зарубежные аналоги.

Среди других преимуществ opensource-продукта, нареченного ActionFormer, разработчики отметили легковесность (работа по 3,7 млн параметров — против десятков млн в случае VideoMAE или Hiera) и возможность распознавать сразу десять опасных или неправомерных действий.

В ходе анализа видео ИИ-ассистент расставляет скелетные точки на изображениях людей, определяет их действия и местонахождение. Обучение проводилось на датасетах из открытых источников и роликах, отснятых самими разработчиками.

 

Обкатка новинки на крупном предприятии в Пермском крае, по словам разработчиков, позволила предотвратить ряд серьезных ошибок и сократить число традиционных проверок по технике безопасности в три раза.

В октябре ожидается выпуск версии ActionFormer для многоквартирных домов. Ее внедрение позволит повысить эффективность выявления правонарушений на закрепленной за ними территории.

«В будущем мы хотим обучить модель на большем числе действий, — заявила для прессы руководитель проекта Валерия Ефимова. — Следующая задача — адаптировать систему распознавания действий для носимых камер. Например, ее можно будет использовать в шахтах при проведении инструктажа».

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Защита ядра Linux не спасает от эксплуатации CVE-2024-50264

Исследователи нашли новый способ эксплуатации уязвимости в ядре Linux — CVE-2024-50264. Этот баг в подсистеме AF_VSOCK позволяет вызвать use-after-free в объекте virtio_vsock_sock во время операций соединения. Уязвимость существует ещё с версии ядра 4.8 и опасна тем, что её можно эксплуатировать без привилегий пользовательских пространств.

До недавнего времени считалось, что из-за механизмов защиты ядра — вроде рандомизации slab-кешей и защиты от состояния гонки (race condition) — эксплуатация крайне затруднена.

Но исследователи смогли обойти эти барьеры и показали, что атака вполне реальна. За это уязвимость даже получила премию Pwnie Award 2025 в номинации «Лучшая эскалация привилегий».

Ключ к успеху — нестандартные техники. В частности, уязвимость удаётся стабильно воспроизводить с помощью «бессмертного» POSIX-сигнала, прерывающего системный вызов connect() и создающего состояние гонки.

Дальше атакующие управляют распределением памяти так, чтобы освободившиеся объекты занимали нужные структуры, и подменяют их своими данными.

В процессе удаётся повредить критические объекты ядра, например msg_msg и pipe_buffer. Это открывает доступ к утечкам информации и чтению / записи произвольных адресов в памяти ядра. Для этого эксплойт задействует очередь сообщений, позволяя вытащить чувствительные указатели, включая данные об учётных записях.

 

Разработчики отметили, что новые техники напоминают известные эксплойты вроде Dirty Pipe, но приспособлены для более жёстких условий. В итоге появляется относительно «прямая» дорожка для повышения привилегий на современных Linux-системах.

Эксперты подчёркивают: CVE-2024-50264 — это критическая уязвимость, требующая срочного патча и внимательного анализа мер защиты ядра. Проект kernel-hack-drill, с помощью которого исследователи отрабатывали эксплойты, теперь используют как платформу для изучения подобных атак.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru