Обнаружена серьезная уязвимость в смартфонах Samsung

Логотип компании
20.12.2012Автор
Обнаружена серьезная уязвимость в смартфонах Samsung
17 декабря стало известно, что устройства Samsung Galaxy могут быть подвержены серьезным хакерским атакам из-за уязвимости ARM-процессоров собственной разработки корейской компании Samsung Exynos 4210 и 4412.

17 декабря стало известно, что устройства Samsung Galaxy могут быть подвержены серьезным хакерским атакам из-за уязвимости ARM-процессоров Exynos 4210 и 4412 собственной разработки корейской компании Samsung. Благодаря данному недочету в работе процессоров, злоумышленник может получить полный контроль над всей физической оперативной памятью аппарата.

В свою очередь, такие права позволяют удалить любые данные и испортить работу устройства любым приятным для хакера способом. Об этой возможности стало известно благодаря одному из участников форума XDA Developers, который взломал свой собственный смартфон Samsung Galaxy S III и рассказал об этом в Сети. Представители компании Samsung уже прокомментировали ситуацию. Они признали существование данной уязвимости и заявили о том, что в самое ближайшее время собираются выпустить соответствующий патч. Забавно, что «заплатка», которая устраняет уязвимость, уже существует. Ее выпустил еще один пользователь форума XDA Developers. Тот самый, что первым публично представил эксплойт, использующий данную пробоину в безопасности для взлома гаджетов.

На данный момент известно, что уязвимости подвержены устройства Samsung Galaxy S2 GT-I9100, Samsung Galaxy S3 GT-I9300, Samsung Galaxy S3 LTE GT-I9305, Samsung Galaxy Note GT-N7000, Samsung Galaxy Note 2 GT-N7100, Verizon Galaxy Note 2 SCH-I605, Samsung Galaxy Note 10.1 GT-N8000 и Samsung Galaxy Note 10.1 GT-N8010.

Читайте также
Являясь частью искусственного интеллекта, машинное обучение (Machine Learning, ML) открывает все больше возможностей бизнесу. Его внедряют для трансформации процессов, развития транспорта, логистики, АПК и других отраслей, а экономический эффект применения ИИ составляет более триллиона рублей. Рассмотрим, какие прикладные задачи компаний решает ML, приведем примеры внедрения, поговорим про подход Retrieval-Augmented Generation (RAG) и дадим чек-лист качественной интеграции и использования ИИ в реальном секторе.

Похожие статьи