Инструмент для взлома GrayKey работает с iPhone 16, но не с iOS 18

Инструмент для взлома GrayKey работает с iPhone 16, но не с iOS 18

Инструмент для взлома GrayKey работает с iPhone 16, но не с iOS 18

Слитые на днях документы показали, что GrayKey, инструмент для взлома iPhone, может получить доступ и к последней модели смартфона — iPhone 16. Однако только в том случае, если он работает на не бета-версии iOS 18.

Graykey можно назвать прямым конкурентом Cellebrite. Последняя программа, например, недавно помогла взломать смартфон стрелка, ранившего Дональда Трампа.

Разработчики GrayKey и Cellebrite скупают информацию об уязвимостях нулевого дня, которые Apple ещё не успела пропатчить. Интересно, что обе компании регулярно публикуют таблицу с актуальным списком девайсов, которые можно взломать.

Изданию 404Media удалось получить часть внутренних документов Graykey, согласно которым софт может взломать всю линейку iPhone 11, а также частично модели с iPhone 12 по iPhone 16 включительно.

Таким образом, можно сделать вывод, что последние существенные аппаратные меры безопасности Apple реализовала именно в iPhone 12. Тем не менее, поскольку подробности не раскрываются, остаётся лишь гадать, что значит «частичный взлом».

Это может быть обычный доступ к незашифрованному содержимому хранилища и метаданным зашифрованного контента. Однако GrayKey не может ничего противопоставить любой из бета-версий iOS 18, о чём говорит сама таблица.

Отметим также новую функцию безопасности в iOS 18 — автоматический перезапуск iPhone, который недавно добавил головной боли полиции.

В России разработали способ удалить свой биометрический след

В ИТ-компании «Криптонит» (входит в «ИКС Холдинг») разработали метод, который позволяет выборочно удалять цифровые образы людей из систем распознавания лиц. Если совсем просто, речь идёт о технологии, которая должна помочь реализовать право человека отозвать согласие на обработку своей биометрии — так, чтобы система действительно перестала его узнавать.

Проблема тут в том, что современные системы распознавания лиц устроены не так прямолинейно, как может показаться.

Даже если сведения о человеке формально удалили из базы, его цифровой образ может всё равно остаться внутри уже обученной модели. То есть на бумаге данные вроде бы стерли, а на практике алгоритм всё ещё способен узнать этого человека.

Именно это и делает тему особенно чувствительной. С биометрией всё сложнее, чем с обычными персональными данными: пароль можно поменять, а лицо — нет. Если такие данные утекают, риски уже совсем другого уровня, потому что украденные цифровые слепки можно использовать для создания поддельных образов и обхода биометрической аутентификации.

 

В «Криптоните» утверждают, что их метод решает задачу не маскировкой и не косметическим удалением, а на уровне внутренней логики самой модели. Проще говоря, алгоритм перестаёт использовать сведения о конкретном человеке и больше не может его распознавать, при этом способность узнавать остальных людей сохраняется.

По словам разработчиков, на тестовых наборах данных технология показала заметное снижение эффективности распознавания именно тех лиц, которые нужно «забыть», — до 88%. При этом общая точность системы, как утверждается, осталась на прежнем уровне.

Практическое применение у такого подхода вполне очевидное. В первую очередь это системы видеонаблюдения с распознаванием лиц, СКУД и корпоративная безопасность. Например, технология может пригодиться для удаления биометрических данных уволенных сотрудников, когда компания обязана прекратить их обработку, но не хочет при этом заново переобучать всю систему с нуля.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru