Российские программисты разработали ПО для извлечения данных из iPhone

Российские программисты разработали ПО для извлечения данных из iPhone

Российские разработчики из компании ElcomSoft обновили продукт для исследования устройств на основе Apple iOS, добавив поддержку новейших поколений устройств iPhone и iPad под управлением последних версий iOS. Новая версия iOS Forensic Toolkit предоставляет возможность извлечения данных на физическом уровне для устройств iPhone 5, iPad 2, 3 и 4, iPad Mini и последних поколений iPod Touch, работающих под управлением iOS версий 5 и 6.

Для успешной работы с этими устройствами требуется наличие или установка “jailbreak”. Более старые устройства вплоть до iPhone 4 по прежнему поддерживаются без ограничений.

Новая версия iOS Forensic Toolkit существенно упрощает извлечение информации из телефона, убрав необходимость в нескольких операциях, ранее производившихся вручную. Скорость перебора паролей на устройствах iPhone 5 с установленным “jailbreak” увеличена до 15.5 паролей в секунду, что позволяет взламывать цифровые 4-значные пароли приблизительно за 10 минут, сообщает cybersecurity.ru.

Как рассказали в компании, для извлечения данных из более старых устройств установка “jailbreak” не требуется вне зависимости от установленной версии iOS. Устройства iPhone до версии 4, первое поколение iPad и iPod Touch версий с 1 по 3 поддерживаются без ограничений. В то же время для успешного извлечения данных из устройств последних поколений, включая iPhone 4S и 5, а также iPad 2, 3 и 4, iPad Mini и iPod Touch 4-5, требуется наличие в устройстве установленного кода “jailbreak” либо возможности установки такого кода.

Метод физического извлечения данных открывает доступ ко всей информации, хранящейся в устройствах iPhone/iPad/iPod. С помощью снятия физического образа устройства обеспечивается доступ к гораздо более широкому спектру данных по сравнению с другими методами. Становятся доступными такие данные, как пароли к сайтам, SMS, электронная почта, логины и пароли к программам.

Огромным преимуществом метода физического извлечения данных является скорость работы. В отличие от методов, требующих перебора пароля, физическое извлечение данных занимает ограниченное время, не превышающее 40 минут для устройств с 32 ГБ памяти.

При невозможности извлечения данных физическим методом возможно извлечь информацию из резервной копии данных, создаваемых устройствами под управлением iOS на компьютере пользователя. Для работы с резервными копиями данных служит продукт Elcomsoft Phone Password Breaker.

Альтернативный способ извлечения данных появился в последней версии продукта, открыв доступ к резервным копиям пользовательской информации через онлайновый «облачный» сервис. Для получения доступа к данным требуется знать Apple ID и пароль пользователя. Доступ к самому устройству при этом не требуется, а данные поступают непосредственно на компьютер следователя (Mac или Windows PC).

Elcomsoft iOS Forensic Toolkit работает на компьютерах под управлением Windows и Mac OS X. Возможность извлечения данных из устройств под управлением iOS зависит от типа устройства и установленной версии iOS.

Многие устройства поддерживаются без каких-либо ограничений. Данные могут быть извлечены независимо от версии операционной системы, наличия или отсутствия jailbreak, вне зависимости от установленного пароля. Неограниченная поддержка доступна для следующих устройств:
- Первые версии iPhone вплоть до iPhone 4, включая все модели GSM и CDMA
- Первая версия iPad
- iPod Touch 1-3
Последние поколения устройств под управлением iOS 5 и iOS 6 требуют наличия или возможности установки jailbreak:
- iPhone 4S
- iPhone 5
- iPad 2, 3 и 4
- iPad Mini
- iPod Touch 4 и 5
В текущей версии продукта поддерживаются версии iOS до 6.1.2 включительно.

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