Apple устранила баг AWDL, позволяющий украсть данные из изолированных сетей

Apple устранила баг AWDL, позволяющий украсть данные из изолированных сетей

Apple устранила баг AWDL, позволяющий украсть данные из изолированных сетей

Apple устранила очередную опасную уязвимость в протоколе Apple Wireless Direct Link (AWDL), которую в теории могли использовать киберпреступники, желающие похитить данные из физически изолированных сетей.

Оказалось, что разработчики особо не распространялись о выпущенном патче, но он вышел с релизом версий операционных систем iOS 14.5, iPadOS 14.5, watchOS 7.4 и Big Sur 11.3. Впервые об уязвимости стало известно на прошлой неделе, когда в блоге финского специалиста Микко Кентеле появился соответствующий пост.

Кентеле, основатель и генеральный директор SensorFu, обнаружил проблему в протоколе AWDL, который Apple представила в далёком 2014 году. Именно этот протокол помогает устройствам «яблочной» корпорации взаимодействовать друг с другом по Bluetooth или Wi-Fi.

AWDL является основой для известных методов передачи данных — AirPlay и AirDrop, хотя многие пользователи могут и не знать, что протокол вообще существует. На то есть своя причина: Apple долго скрывала технические подробности реализации AWDL.

Изучая протокол, Кентеле нашёл способ использовать пакеты ICMPv6 и IPv6 для сбора данных из инфицированных систем, задействовать AWDL-совместимые устройства Apple в качестве промежуточного звена и с их помощью отправить похищенную информацию другому устройству с IPv6-адресом.

Также специалист отметил, что конкретно этот баг может создать проблемы операторам физически изолированных сетей. Напомним, что так называемый «воздушный зазор» является одной из мер защиты данных, при которой сеть физически изолируется от потенциально опасных сетей.

Как правило, такой подход используется властями, военными и крупными корпорациями для хранения важных данных. Выявленная Кентеле уязвимость позволяла выкрасть информацию в том случае, если сотрудник с iPhone (или другим устройством Apple) находился поблизости от защищённой сети.

Эксперт опубликовал видеоролик на YouTube, в котором демонстрируется обнаруженный способ кражи важных данных:

 

Напомним, что в апреле стало известно о багах AirDrop, которые позволяли извлечь телефонные номера пользователей iPhone.

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru