Утилиты для хранения паролей на iPhone и BlackBerry неэффективны

Утилиты для хранения паролей на iPhone и BlackBerry неэффективны

Ни одна из 17 популярных утилит для защищенного хранения паролей в мобильных телефонах на Apple iOS и BlackBerry OS не показала заявленного уровня безопасности. Об этом сообщается в результатах исследования, проведенного компанией ElcomSoft.  Как выяснилось, пароли, хранящиеся в утилитах, можно узнать менее чем за сутки простым последовательным перебором мастер-ключа.

Более того, 7 из 17 утилит никак не защищают хранимые с их помощью пароли; пароли хранятся в открытом виде и могут быть получены моментально. По результатам тестирования лишь один продукт был признан относительно безопасным, сообщает CNews

Разработчики утилит по хранению паролей не учли нескольких важных моментов, заключили эксперты. Во-первых, все утилиты за исключением одной полностью игнорируют наличие весьма совершенного и достаточно защищенного хранилища информации внутри iOS и BlackBerry OS.

Во-вторых, те разработчики, которые предпочли использовать готовые алгоритмы шифрования, не приняли во внимание особенностей мобильных платформ. Третье и самое главное: способность написать простую утилиту, равно как и доступ к готовым библиотекам стойкого шифрования, отнюдь не делает из обычного программиста квалифицированного специалиста по безопасности.

Пользователям мобильных телефонов эксперты ElcomSoft порекомендовали воздержаться от использования утилит для хранения паролей в их существующей реализации.

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