Немецкие исследователи обманули сканер отпечатков пальцев на Samsung Galaxy S5

Исследователи обманули сканер отпечатков пальцев на Samsung Galaxy S5

Группе специалистов по компьютерной безопасности SRLabs из Германии удалось изготовить слепок отпечатка пальца, который сканер смартфона Samsung Galaxy S5 принимает за настоящий палец. С помощью такого же слепка в прошлом году исследователи обманули сканер отпечатков Touch ID на смартфоне iPhone 5S.

Слепок изготовлен в лабораторных условиях, но для его создания не нужен даже настоящий палец. Все, что потребовалось исследователям — фотография отпечатка пальца на экране смартфона.

Система аутентификации с помощью отпечатков пальцев в Samsung Galaxy S5 используется также и для аутентификации в платежной системе Paypal, а следовательно, поддельный отпечаток может дать доступ к счетам пользователя, подчеркивают в SRLabs. В Paypal, однако, указывают, что сканирование отпечатка лишь открывает доступ к криптографическому ключу, хранящемуся в смартфоне. В случае кражи смартфона Paypal может по просьбе пользователя деактивировать этот ключ, пишет osp.ru.

Использование отпечатков пальцев вместо паролей имеет два серьезных недостатка, считают в SRLabs. Во-первых, отпечаток невозможно поменять, а во-вторых, снять копию отпечатка можно со множества предметов — в том числе с того самого устройства, которое должно быть защищено.

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