"Дыра" в сервисе “Wi-Fi Calling” позволяла прослушивать клиентов T-Mobile

"Дыра" в сервисе “Wi-Fi Calling” позволяла прослушивать клиентов T-Mobile

 

 Студенты калифорнийского университета Джетро Бикман (Jethro Beekman) и Кристофер Томпсон (Christopher Thompson) выявили уязвимость в сервисе “Wi-Fi Calling”, предоставляемом своим клиентам компанией T-Mobile. Используя данную уязвимость, киберпреступники получали возможность проводить атаки типа: «Человек посредине» (man-in-the-middle, MITM).

Сервис “Wi-Fi Calling” установлен на миллионы смартфонов под управлением операционной системы Android. Это позволяет клиентам T-Mobile полноценно пользоваться телефонами, в том числе осуществлять и принимать звонки, даже в том случае, если покрытие T-Mobile в регионе отсутствует.

По имеющейся информации, отсутствие соответствующей проверки TLS-сертификата давало возможность злоумышленнику перехватывать телефонные переговоры клиентов T-Mobile и даже помешать им.

 

Бикман и Томпсон связались с представителями T-Mobile, сообщив им о выявленной уязвимости, еще в декабре 2012 года. После чего специалисты компании закрыли ее, добавив надлежащую проверку подлинности сертификата. 18 марта текущего года T-Mobile объявила о выпуске обновлений, содержащих патч, закрывающий данную уязвимость.

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