Уязвимость в брандмауэре Little Snitch опасна для macOS в целом

Уязвимость в брандмауэре Little Snitch опасна для macOS в целом

Уязвимость в брандмауэре Little Snitch опасна для macOS в целом

Патрик Уордл (Patrick Wardle), глава компании Synack, рассказал об уязвимости в межсетевом экране для Mac OS X (теперь macOS) — Little Snitch. Незначительный на первый взгляд баг может привести к полной компрометации: злоумышленник сможет получить в системе root-права и выполнить произвольный код в контексте ядра.

Еще в январе 2016 года Уорд обнаружил, что в Little Snitch наличествует уязвимость типа heap overflow, которая позволяет локальному пользователю или непривилегированной малвари повысить свои права в системе до уровня root и выполнить неподписанный код непосредственно в ядре.

О проблеме Уордл сообщил 17 января, и через одиннадцать дней уязвимость была исправлена с выходом версии 3.6.2. Компания Objective Development, разработавшая Little Snitch сообщает, что январская версия и все последующие уже не подвержены означенному багу. Также разработчики отмечают, что у них и Патрика Уордла нет информации о том, что брешь использовалась злоумышленниками, пишет xakep.ru.

Хотя проблему устранили довольно быстро, Уордл рассказал журналистами издания SecurityWeek, что он остался недоволен действиями Objective Development. Дело в том, что при описании бага разработчики предпочли отделаться общими фразами, тогда как по мнению исследователя: «это серьезная и редкая проблема, способная спровоцировать kernel panic». Уордл склонен считать, что опасность уязвимости занизили совершенно умышленно.

Помимо обнаружения проблемы с переполнением хипа исследователь сумел обойти брандмауэр несколькими путями, в том числе, симулируя взаимодействие с пользователем и обманывая правила. Уордл даже сравнил Little Snitch  со встроенным файрволом Windows, каким тот был десять лет назад. При этом исследователь признает, что Little Snitch в целом — это хороший продукт, которым он пользуется сам.

Подробно о найденных брешах Уордл обещает рассказать на конференции DEF CON, которая состоится в августе.

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