Хакеры AntiSec украли с компьютера ФБР 12 млн Apple UDID

Хакеры AntiSec украли с компьютера ФБР 12 млн Apple UDID

Связанная с Anonymous хакерская группа AntiSec утверждает, что ей удалось получить доступ к почти 12 млн пользовательских идентификаторов Apple ID. Так называемые UDID или Unique Device IDentifier представляют собой последовательность цифр, по которым можно определить индивидуальное устройство Apple. Изначально UDID использовались для определения пользовательской базы того или иного сервиса, либо программы.

В AntiSec говорят, что получили более 12 млн UDID, а также имена пользователей, адреса и ключи подтверждений из ноутбука, использовавшегося агентом ФБР. В AntiSec говорят, что пока публикуют только 1 млн записей. Соответствующий архив доступен на сайте Pastebin.

По словам представителей AntiSec, в середине марта 2012 года ноутбук Dell Vostro, принадлежавший некоему Кристоферу Станглу, агенту подразделения Regional Cyber Action Team, был взломан за счет уязвимости AtomicReferenceArray в Java. В результате этого, через Shell-сессию, открытую хакерами, был похищен файл NCFTA_iOS_devices_intel.csv, где содержались данные о 12 367 232 устройствах Apple и их пользователях, пишет cybersecurity.ru.

Напомним, что летом этого года компания Apple признала ненадежность формата UDID и ограничила доступ к нему для сторонних разработчиков приложений.

В сообщении AntiSec говорится, что "ФБР наверняка использовало полученные Apple UDID для своих гнусных целей" и "следило за людьми". "Мы всегда считали, что аппаратно закодированные идентификаторы - это плохая идея. Они должны быть изнаны из устройств будущего", заявили в AntiSec. Также группа сообщает, что намеренно опубликовала ограниченный объем данных, чтобы люди могли оценить объемы секретной информации, к которой ФБР и другие американские спецслужбы получают доступ от производителей.

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