Опция Contact Poster на iPhone облегчает задачу мошенникам

Опция Contact Poster на iPhone облегчает задачу мошенникам

Опция Contact Poster на iPhone облегчает задачу мошенникам

С выходом iOS 17 пользователи получили возможность задать картинку и имя, которые будут высвечиваться на iPhone, принимающих их вызовы. Специалисты «Яндекса» усмотрели в новой фиче угрозу мошенничества, о чем и предупредили Apple.

Аферисты будут умышленно создавать карточки контактов, вводящие в заблуждение. Подобная визитка способна сделать имитацию звонков из полиции или банка более убедительной — правда, для этого обманщик должен звонить со смартфона под iOS 17.

«Просим вас внести корректировки в алгоритмы работы функции «Постер контакта» таким образом, что постером можно поделиться только в том случае, если контакт владельца постера записан в телефонную книгу другого человека», — сказано в письме «Яндекса» к Apple, с которым ознакомились «Известия».

Потенциальным жертвам обмана рекомендуется обращать внимание не на картинку звонящего, а на его номер. При появлении сомнений лучше уточнить информацию, позвонив по официальному номеру заявленной организации.

О расхождении данных подскажет также пометка «Возможно» или «maybe» на постере. Для верности можно воспользоваться автоматическим определителем номеров от «Яндекса» (нажать «Поделиться контактом» и выбрать «Проверить в Яндексе»).

Кстати, функция «Поделиться контактом» (NameDrop) в iOS 17 тоже вызвала нарекания из-за возможности злоупотреблений. Дело в том, что ее включили по умолчанию, и многие пользователи не знают, что теперь их контактная информация может быть расшарена на iPhone, расположенные по соседству. Отключается NameDrop через настройки (Основные > AirDrop > Объединить устройства).

Пример iOS 17 еще раз подтвердил известную истину: чем больше дополнительных функций в софте, тем выше вероятность ошибок, в том числе тех, что способны составить угрозу для безопасности и приватности пользователя. Примечательно, что после обновления ОС на некоторых iPhone произошел откат настроек до дефолтных, притом без вывода предупреждения.

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