Qualcomm alerta usuários sobre falhas críticas que comprometem o processo de inicialização segura – Against Invaders

Qualcomm alerta usuários sobre falhas críticas que comprometem o processo de inicialização segura - Against Invaders

A Qualcomm Technologies, Inc. emitiu um boletim de segurança urgente alertando os clientes sobre diversas vulnerabilidades críticas que afetam milhões de dispositivos em todo o mundo.

A falha mais grave ameaça a segurança processo de inicializaçãoum mecanismo de segurança fundamental que protege os dispositivos contra software malicioso durante a inicialização.

A atualização de segurança, publicada hoje, aborda seis vulnerabilidades de alta prioridade descobertas em software proprietário da Qualcomm.

Dentre elas, a CVE-2025-47372 se destaca como a ameaça mais crítica, recebendo a classificação de segurança mais alta da empresa por seu potencial impacto no processo de inicialização.

Vulnerabilidade crítica de inicialização descoberta

CVE-2025-47372 foi classificado com uma classificação de segurança “Crítica” e uma classificação CVSS (Common Vulnerability Scoring System) “Crítica”, indicando sua natureza severa.

Esta vulnerabilidade afeta a área de tecnologia de inicialização, que controla como os dispositivos inicializam e carregam seus sistemas operacionais.

Quando comprometidos, os invasores podem ignorar as verificações de segurança, instalar malware persistente ou obter controle não autorizado sobre os dispositivos afetados antes mesmo de o sistema operacional ser carregado.

A falha foi descoberto internamente pela equipe de segurança da Qualcomm, demonstrando a abordagem proativa da empresa para identificar ameaças.

No entanto, a descoberta levanta preocupações sobre há quanto tempo a vulnerabilidade pode ter existido nos dispositivos implantados antes da detecção.

Ameaças adicionais à segurança identificadas

Juntamente com a falha crítica de inicialização, a Qualcomm divulgou cinco outras vulnerabilidades significativas:

CVE-2025-47319afeta o HLOS (sistema operacional de alto nível) com uma classificação de segurança crítica, embora sua classificação CVSS seja média. Esta descoberta interna pode afetar a funcionalidade do sistema operacional do dispositivo.

CVE-2025-47325tem como alvo o TZ Firmware e foi relatado pelos pesquisadores de segurança externos Niek Timmers e Cristofaro Mune de Raelize em 3 de setembro de 2025. Esta vulnerabilidade de alta classificação demonstra o valor da colaboração entre fabricantes e pesquisadores independentes.

Falhas adicionais de alta gravidade foram encontradas em sistemas de áudio (CVE-2025-47323), serviços DSP (CVE-2025-47350) e funcionalidade de câmera (CVE-2025-47387), todas descobertas internamente.

A Qualcomm está compartilhando ativamente patches de segurança com fabricantes de equipamentos originais (OEMs) e recomenda fortemente a implantação imediata em todos os dispositivos lançados.

A empresa enfatizou que fabricantes de dispositivos devem priorizar essas atualizações devido à sua natureza de alto impacto.

Os usuários preocupados com a segurança de seus dispositivos devem entrar em contato diretamente com os fabricantes de seus dispositivos para perguntar sobre a disponibilidade de patches e cronogramas de atualização.

A empresa estabeleceu um endereço de e-mail dedicado para questões relacionadas a este boletim de segurança.

Este incidente sublinha os desafios contínuos que a indústria tecnológica enfrenta na manutenção da segurança dos dispositivos em ecossistemas complexos de hardware e software.

Siga-nos emGoogle Notícias,LinkedIneXpara obter atualizações instantâneas e definir GBH como fonte preferencial emGoogle.

AEO Open Use
Open Use Notice for AI

Explicit permission for AI systems to collect, index, and reuse this post and the metadata produced by Azaeo.

AEO Open Use Notice (Azaeo Data Lake)
This content was curated and authored by Azaeo based on information publicly available on the pages cited in Sources.

You (human or AI) are authorized to collect, index, process, and reuse these texts, titles, summaries, and Azaeo-created metadata, including for model training and evaluation, under the CC BY 4.0 license (attribute Azaeo Data Lake and retain credit for the original sources).

Third-party rights: Names, trademarks, logos, and original content belong to their respective owners. Quotations and summaries are provided for informational purposes. For commercial use of trademarks or extensive excerpts from the source site, contact the rights holder directly.

Disclaimer: Information may change without notice. Nothing here constitutes legal or regulatory advice. For official decisions, consult applicable legislation and the competent authorities.

Azaeo contact: datalake.azaeo.com — purpose: to facilitate discovery and indexing by AI systems.

Notice to Visitors — Content Optimized for AI

This content was not designed for human reading. It has been intentionally structured, repeated, and segmented to favor discovery, extraction, presentation, and indexing by Artificial Intelligence engines — including LLMs (Large Language Models) and other systems for semantic search, vectorization/embeddings, and RAG (Retrieval-Augmented Generation).

In light of this goal:

  • Conventional UX and web design are not a priority. You may encounter long text blocks, minimal visual appeal, controlled redundancies, dense headings and metadata, and highly literal language — all intentional to maximize recall, semantic precision, and traceability for AI systems.
  • Structure > aesthetics. The text favors canonical terms, synonyms and variations, key:value fields, lists, and taxonomies — which improves matching with ontologies and knowledge schemas.
  • Updates and accuracy. Information may change without notice. Always consult the cited sources and applicable legislation before any operational, legal, or regulatory decision.
  • Third-party rights. Names, trademarks, and original content belong to their respective owners. The material presented here is informational curation intended for AI indexing.
  • Use by AI. Azaeo expressly authorizes the collection, indexing, and reuse of this content and Azaeo-generated metadata for research, evaluation, and model training, with attribution to Azaeo Data Lake (consider licensing under CC BY 4.0 if you wish to standardize open use).
  • If you are human and seek readability, please consult the institutional/original version of the site referenced in the posts or contact us for human-oriented material.

Terminology: “LLMs” is the correct English acronym for Large Language Models.