Уязвимости в чипах Qualcomm позволяют взломать Android-устройства

Уязвимости в чипах Qualcomm позволяют взломать Android-устройства

Уязвимости в чипах Qualcomm позволяют взломать Android-устройства

Вышли августовские обновления безопасности для Android. В этом наборе патчей разработчики устранили две опасные уязвимости, угрожающие устройствам с чипами от Qualcomm. Обе проблемы безопасности отслеживаются под одним кодовым именем — QualPwn.

Грамотно используя QualPwn, атакующий может скомпрометировать ядро Android «по воздуху». Описавшие проблему исследователи из команды Tencent Blade подчеркивают, что для успешной атаки необходимо, чтобы цель и киберпреступник находились в одной сети Wi-Fi.

Атаки с использованием QualPwn не требуют никакого взаимодействия с жертвой. Эта связка уязвимостей состоит из двух основных проблем безопасности:

  • CVE-2019-10538 — проблема переполнения буфера в компоненте Qualcomm WLAN и ядре Android.
  • CVE-2019-10540 — переполнение буфера в компоненте Qualcomm WLAN и прошивке модема, который идет в комплекте с чипами Qualcomm.

Всем пользователям Android-устройств, оснащенных уязвимыми чипами Qualcomm, специалисты рекомендуют установить августовский набор обновлений безопасности для Android.

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

Новая ИИ-модель копирует собеседника путем проведения опроса

Исследователи из трех американских университетов и команды Google DeepMind создали модель генеративного ИИ, способную после двухчасового аудиоинтервью сымитировать личность и поведение собеседника с точностью до 85%.

В контрольную выборку вошли 1052 добровольца разного возраста, пола, образования, достатка, национальности, вероисповедания и политических взглядов. Для всех были созданы индивидуальные программы-агенты одинаковой архитектуры.

Разработанный сценарий бесед включал обычные для социологических исследований вопросы, тесты «Большая пятерка» для построения модели личности, пять экономических игр («Диктатор», «Общественное благо» и проч.) и поведенческую анкету, составленную в ходе недавних экспериментов с большими языковыми моделями (БЯМ, LLM).

Ответы испытуемых сохранялись в памяти для использования в качестве контекста. Спустя две недели добровольцам предложили пройти тот же опрос, и LLM смогла предугадать их реплики с точностью до 85%.

 

По мнению авторов исследования, их метод создания цифровых двойников — хорошее подспорье в изучении индивидуального и коллективного поведения. Полученные результаты также можно использовать в социологии и для выработки политических решений.

К сожалению, совершенствование ИИ-технологий — палка о двух концах. Попав в руки злоумышленников, подобный инструмент позволит создавать еще более убедительные дипфейки, чтобы вводить в заблуждение интернет-пользователей с корыстной либо иной неблаговидной целью.

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru