Всего четыре символа способны вызвать сбой в работе интерфейса iPhone

Всего четыре символа способны вызвать сбой в работе интерфейса iPhone

Всего четыре символа способны вызвать сбой в работе интерфейса  iPhone

В мобильных устройствах iPhone и iPad обнаружили новый баг, который приводит к аварийному завершению работы интерфейса. Чтобы вызвать его, достаточно ввести всего четыре символа.

На баг указал исследователь под ником Konstantin (@kpwn@infosec.exchange). По его словам, набор символов “”:: вызывает сбой в работе Springboard интерфейса мобильных устройств от Apple.

Издание TechCrunch подтвердило проблему, введя вышеупомянутые символы в поисковую строку в настройках iPhone. Мы со своей стороны также попытались проверить это и действительно получили вылет приложения (последняя на данный момент публичная бета-версия iOS 18):

 

Apple пока никак не комментирует наличие бага. Известный специалист Патрик Уордл не считает этой проблемой в безопасности, поэтому и ждать особой реакции разработчиков не стоит.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Челябинские ученые предложили систему защиты от сбоев промышленных систем

Чтобы защитить промышленные системы от атак и сбоев, коллектив исследователей из Южно-Уральского государственного университета (ЮУрГУ) предложил подход, основанный на принципах поведенческой аналитики. В основе решения лежит нейросеть Кохонена.

Результаты исследования российских специалистов опубликованы в сборнике International Conference on Industrial Engineering, Applications and Manufacturing (ICIEAM).

Разработанная в ЮУрГУ система работает в два этапа. Сначала она анализирует функционирование объекта в нормальном режиме и формирует эталонную модель. Затем переходит в режим мониторинга и оценивает поступающие данные, сравнивая их с полученной «нормой». При обнаружении значительных отклонений нейросеть подаёт сигнал о потенциально опасной ситуации.

Во время тестирования система правильно классифицировала 94% данных. Обучение нейросети заняло около 3,5 минут. Кроме того, решение успешно выявило действия, характерные для кибератак на промышленные объекты.

Разработчики планируют повысить точность модели и расширить её возможности для распознавания различных, в том числе сложных, сценариев атак.

«Ключевое преимущество нашего подхода — использование нейросети Кохонена, которая способна работать с большими массивами данных, когда показателей много и они тесно взаимосвязаны. Классические алгоритмы часто не справляются с такими объёмами и сложностью», — рассказал РИА Новости заведующий кафедрой «Защита информации» ЮУрГУ Александр Соколов.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru