Информация пользователей macOS может утечь благодаря функции кеширования

Информация пользователей macOS может утечь благодаря функции кеширования

Информация пользователей macOS может утечь благодаря функции кеширования

Как сообщил исследователь в области безопасности Патрик Уордл, операционная система macOS создает и кеширует миниатюры изображений и других типов файлов, которые потом хранит в защищенных паролем разделах жесткого диска.

Проблема заключается в том, что эти кешированные миниатюры хранятся на незашифрованных жестких дисках в известном месте. Следовательно, их легко можно извлечь с помощью вредоносных программ или инструментов для форензики.

Миниатюры создаются Finder и QuickLook. Всякий раз, когда пользователь переходит к новой папке, Finder автоматически загружает значки для расположенных в ней файлов. В случае с изображениями миниатюры заменяются эскизами.

В последней версии macOS Apple добавила новую функцию Finder под названием QuickLook. Она позволяет быстро просматривать изображения, нажав на клавишу «пробел».

В основе работы этой функции лежит не что иное, как эскизы изображений, созданные Finder. Эти эскизы и миниатюры хранятся в одном месте:

$TMPDIR/../C/com.apple.QuickLook.thumbnailcache/

Таким образом, пользователи могут просто не знать, что их данные могут просочиться через кешированные эскизы или функцию QuickLook.

Для удаления миниатюр Уордл предлагает выполнить следующие две команды:

$ rm -rf $TMPDIR/../C/com.apple.QuickLook.thumbnailcache
$ sudo reboot

Пред этим надо размонтировать зашифрованный контейнер.

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

Сбер разработал комплексную модель угроз для ИИ

Эксперты Сбера разработали модель угроз для искусственного интеллекта (включая генеративный ИИ), охватывающую все этапы жизненного цикла таких систем — от подготовки данных до интеграции в приложения.

Документ опубликован на портале киберграмотности Сбера «Кибрарий». Он не привязан к конкретной отрасли и предназначен для оценки потенциальных уязвимостей, адаптации защитных механизмов и минимизации рисков.

В исследовании описаны 70 угроз, связанных с применением как предиктивных, так и генеративных моделей ИИ. Особое внимание уделено рискам, возникающим при использовании генеративных систем, чье распространение стремительно растёт. Для каждой угрозы определены затрагиваемые свойства информации — конфиденциальность, целостность и доступность, а также объекты воздействия, будь то обучающие датасеты или модели с открытым исходным кодом. Модель включает схему взаимодействия таких объектов и их детальное описание.

«Сбер активно применяет технологии искусственного интеллекта в бизнес-процессах и глубоко понимает возникающие угрозы. В ответ на эти вызовы мы создали первую в России модель киберугроз, охватывающую весь спектр рисков, связанных с разработкой и использованием ИИ. Этот документ позволит организациям любой сферы — от финансов до госструктур и промышленности — системно оценивать уязвимости, настраивать защитные меры и снижать возможные потери», — отметил вице-президент Сбера по кибербезопасности Сергей Лебедь.

Ключевые риски при использовании ИИ — это принятие ошибочных решений и утечки данных, использованных при обучении моделей. Кроме того, ИИ активно используют киберпреступные группировки в своих целях.

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