iPhone три года сливали MAC-адрес из-за дефектной функции приватности

iPhone три года сливали MAC-адрес из-за дефектной функции приватности

iPhone три года сливали MAC-адрес из-за дефектной функции приватности

На днях Apple выпустила патч для уязвимости в iOS, провоцирующей отслеживание мобильных устройств по MAC-адресу. Проблема возникла из-за некорректной реализации функции обеспечения приватности, появившейся в iPhone три года назад.

Данный механизм призван предотвратить такую слежку и по умолчанию активен. При подключении гаджета к сети Wi-Fi он, по замыслу, должен скрывать MAC, заменяя его уникальным частным адресом.

Как оказалось, из-за ошибки в коде реальный (постоянный) MAC-адрес все же транслируется на все подключенные к Wi-Fi-сети устройства (порт 5353/UDP): он просто записывается в другое поле запроса на обнаружение.

В комментарии для Ars Technica один из авторов неприятной находки, Томми Мыск (Tommy Mysk), отметил, что он протестировал все выпуски iOS за последние годы и везде, начиная с версии 14 (сентябрь 2020), обнаружил ту же проблему.

«Функция с самого начала была бесполезной из-за бага, — сокрушается исследователь. — Пресечь отправку подобных запросов с устройств не смог ни VPN, ни режим блокировки».

Патч для данной уязвимости (CVE-2023-42846) включен в состав обновлений iOS 17.1 и iPadOS 17.1, вышедших 25 октября.

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