В Android-смартфонах HTC обнаружена опасная уязвимость

В Android-смартфонах HTC обнаружена опасная уязвимость

В распространенном сегодня US Cert сообщении говорится, что группа популярных Android-телефонов подвержена действию программной уязвимости, эксплоит для которой уже существует в сети и позволяет потенциальным злоумышленникам похищать реквизиты доступа к бесплатным сетям, передавая их злоумышленникам.



Эксплоит полагается на мошенническое приложение, использующее дыры в коде операционной системы Android, точнее ее сборки, используемой в смартфонах компании HTC. В US Cert говорят, что ранее уведомили HTC об обнаруженной уязвисмости в их версии Android, после чего тайваньская компания выпустила патч, информация о котором присутствует в разделе технической поддержки на сайте HTC, передает cybersecurity.

Уязвимые модели ставят под удар пароли для WiFi-сетей 802.11х, так как имеют неверно расставленные права доступа к системным файлам и позволяют мошенническим приложениям считывать пароли, хранящиеся в системе. Особенно опасной данная уязвимость становится, если пользователь работает с корпоративной сетью через свой смартфон.

Согласно данным US Cert список уязвимых моделей смартфонов выглядит так:

• Desire HD ("ace" и "spade" варианты) - Versions FRG83D, GRI40
• Glacier - Version FRG83
• Droid Incredible - Version FRF91
• Thunderbolt 4G - Version FRG83D
• Sensation Z710e - Version GRI40
• Sensation 4G - Version GRI40
• Desire S - Version GRI40
• EVO 3D - Version GRI40
• EVO 4G - Version GRI40

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