Почему в России не заблокировали iMessage? Могут сломаться уведомления

Почему в России не заблокировали iMessage? Могут сломаться уведомления

Почему в России не заблокировали iMessage? Могут сломаться уведомления

После того как в России запретили FaceTime, многие удивились: а почему под запрет не попал iMessage? Оба сервиса со сквозным шифрованием, оба не дают властям читать переписку или перехватывать звонки. На первый взгляд — идеальные кандидаты для блокировки. Но iMessage остался нетронутым.

Теперь всплыла любопытная версия, объясняющая, почему запрет этой службы может оказаться куда сложнее, чем кажется.

Напомним, Роскомнадзор объявил о блокировке FaceTime под предлогом «противодействия терроризму». Но почти сразу возник резонный вопрос: почему тогда не ограничили iMessage, который также полностью зашифрован?

Первая гипотеза была проста: в России iMessage почти никто не использует, поэтому блокировать его смысла нет. Но есть версия поинтереснее.

Исследователь Джон Грубер поднял эту тему, и в обсуждение включился пользователь Mastodon под ником Magebarf. Он напомнил, что трафик iMessage проходит по тем же серверам, что и пуш-уведомления Apple.

Иными словами, если кто-то попытается заблокировать iMessage, то заодно сломает доставку всех пуш-уведомлений на iPhone в стране. А это уже удар не по отдельному сервису, а по всей экосистеме Apple.

Считается, что Apple намеренно построила архитектуру так, чтобы операторы не могли избирательно блокировать iMessage — ведь когда-то СМС приносили им большие деньги, и им могло не понравиться, что люди вдруг начинают переписываться бесплатно.

Magebarf привёл интересный пример: если подключиться в самолёте к тарифу «только для сообщений», доступ к интернету там фактически ограничен, но пуш-уведомления продолжают приходить. Это, по его мнению, подтверждает объединение этих сервисов в единый канал.

Если версия верна, то заблокировать iMessage в стране — означает выключить уведомления у всех iPhone. Это технически возможно, но ударит по пользователям настолько сильно, что последствия могут быть уже политическими и экономическими.

Так что ответ на вопрос «почему Россия не забанила iMessage» может быть крайне прозаичным: потому что это почти невозможно сделать, не вызвав хаос в экосистеме Apple.

В Security Vision SOAR появились ИИ-ассистент и ML-отчёты

Security Vision выпустила обновление платформы SOAR, добавив в неё несколько заметных функций — локальный ИИ-ассистент, ML-скоринг инцидентов и автоматические ML-отчёты по итогам расследований. Обновление ориентировано на повседневную работу SOC и обработку инцидентов без выхода за контур заказчика.

Security Vision SOAR используется для управления и автоматизации реагирования на инциденты информационной безопасности на всех этапах их жизненного цикла — от выявления и анализа до восстановления и постинцидентной работы.

В основе платформы лежит объектно-ориентированный подход: каждый элемент инцидента — будь то хост, учётная запись, процесс или артефакт — рассматривается как отдельный объект со своей историей, связями и возможными действиями.

Сценарии реагирования в системе динамические: плейбуки автоматически подстраиваются под развитие инцидента, появление новых данных и техник атак. Дополнительно платформа выстраивает цепочку Kill Chain, показывая, как развивалась атака и какие шаги предпринимал злоумышленник.

Система также предлагает рекомендации по дальнейшим действиям, опираясь на контекст инцидента, накопленный опыт SOC и ML-модели, включая оценку вероятности ложного срабатывания.

 

В новом релизе появился локальный ИИ-ассистент в формате чат-бота. Он работает полностью внутри инфраструктуры заказчика и не обращается к внешним сервисам. Ассистент учитывает контекст конкретного инцидента — его стадию, связанные объекты, историю действий и похожие кейсы — и помогает аналитикам разбираться в событиях, расшифровывать логи, понимать техники атак или формировать команды для диагностики. Модель может дообучаться прямо в SOC на результатах обработки инцидентов и аналитических бюллетенях, при этом все данные остаются внутри контура.

Ещё одно нововведение — ML-скоринг критичности инцидентов. Модель автоматически оценивает приоритет события на основе его масштаба и значимости затронутых активов, что упрощает триаж и помогает быстрее понять, какие инциденты требуют внимания в первую очередь.

Также в платформе появился ML-summary — автоматическое резюме по итогам расследования. При закрытии инцидента система формирует краткий отчёт в едином формате: что произошло, какие действия были выполнены, к какому результату они привели и удалось ли атакующему чего-то добиться. Такое резюме сохраняется в карточке инцидента и отчётности, упрощая передачу дел между сменами и снижая потерю контекста.

В целом обновление направлено на то, чтобы упростить и ускорить рутинную работу SOC: быстрее разбираться в инцидентах, снижать нагрузку на аналитиков и сохранять знания внутри команды без необходимости вручную оформлять каждый шаг расследования.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru