Критическую уязвимость в ядре Linux x86 не замечали с 2020 года

Критическую уязвимость в ядре Linux x86 не замечали с 2020 года

Критическую уязвимость в ядре Linux x86 не замечали с 2020 года

В ядре Linux обнаружили уязвимость, которая тихо жила в системе несколько лет — и притом в одном из самых чувствительных мест. Речь идёт о механизме обработки page fault на архитектуре x86, то есть о коде, который срабатывает каждый раз, когда процессор фиксирует некорректный доступ к памяти.

Проблема тянулась как минимум с 2020 года и была связана с тем, что в ряде сценариев аппаратные прерывания оказывались включёнными в момент, когда ядро ожидало их отключения.

На практике это означало потенциальную нестабильность в крайне редких, но критически важных ситуациях — там, где от предсказуемости поведения ядра зависит вообще всё.

На уязвимость обратил внимание инженер Intel Седрик Син (Cedric Xing), внимательно изучавший код обработки исключений. Как выяснилось, логика в функции do_page_fault() опиралась на устаревшее и, по сути, ошибочное допущение.

В комментариях прямо говорилось, что отследить состояние прерываний на всех возможных ветках выполнения почти невозможно — и разработчики много лет балансировали между «комбинаторным кошмаром» из патчей и попытками аккуратно чинить отдельные случаи.

Но проблема оказалась глубже. Код смешивал два разных понятия — адрес (пользовательский или ядерный) и контекст выполнения. Обычно они совпадают, но не всегда.

Существуют ситуации, когда обращение идёт к памяти ядра, но в пользовательском контексте. В таких случаях некоторые ветки обработчика могли повторно включить прерывания — и вернуть управление туда, где ядро было уверено, что они всё ещё выключены.

Особенно показательной оказалась ветка __bad_area_nosemaphore(), где предпринимается попытка «восстановить правильное состояние», но на деле это происходило не всегда и не одинаково. В результате возникала асимметрия: в зависимости от пути выполнения система могла оказаться в неожиданном состоянии.

В итоге разработчики пришли к простому, но радикальному выводу: латать отдельные ветки бессмысленно. Вместо этого было принято решение гарантированно и безусловно отключать прерывания в одном конкретном месте — прямо перед возвратом управления в низкоуровневый обработчик page fault. Без условий, без проверок, без попыток «угадать» контекст.

Патчи уже вошли в ветку Linux 6.19, а также планируются к бэкпорту в поддерживаемые стабильные версии. Фактически оно устраняет дефект, появившийся ещё во времена Linux 5.8.

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