Консультант по безопасности создает ASLR для iPhone

Консультант по безопасности создает ASLR для iPhone

Консультант по компьютерам решил сделать дополнительную защиту для Apple iPhone, используя ASLR, устройство сможет стать более устойчивым к атакам вредоностных программ.



ASLR - рандомизация адресного пространства - с самого начала отсутствовала во всех устройствах на основе iOS, что способствовало тем атакам, которые позволили взломать полностью пропатченный iPhone на соревновании хакеров Pwn2Own в этом году. Рандомизируя расположение памяти, где происходит выполнение внедренного кода, ASLR сможет воспрепятствовать выполнению эксплоитов, не давая им заранее знать, где расположена вредоносная нагрузка.

Начиная с Windows Vista, Microsoft использует ASLR в своих операционных системах, мобильная версия Windows 7 выпущенная недавно также оснащена этой защитой, сообщает Чарли Миллер, главный аналитик по вопросам безопасности компании Independent Security Evaluators, цитируя личные разговоры с инженерами Microsoft. Для сравнения, Apple встроил ASLR в Mac OS X ограниченной функциональности и полностью проигнорировал в iOS.

На следующей неделе состоится конференция, на которой Стефан Эссер, консультант по безопасности и разработчик программ немецкой компании SektionEins, планирует раскрыть процесс перепрошивки iPhone, в результате которой будет добавлен функционал ASLR. Данный патч будет полезен всем кто хочет сделать свои iустройства более надежными и защищенными.

На данный момент перепрошивка iPhone, iPod Touche и iPad отключает DEP защиту, и изолированную программную среду, "песочницу", что может способствовать вредоносным атакам.

"Когда вы перепрошиваете нормальный iPhone, нарушается его безопасность", сказал Миллер в интервью. "Программа Стефана позволит использовать ASLR для лучшей защиты перепрошитых устройств".

Эсер покажет свою методику на конференции по безопасности "The Power of Community", которая состоится 17 декабря в Сеуле, Южная Корея. Он сообщил, что также планирует выпустить инструмент под названием antid0te, который упростит процесс защиты.

"Моя программа позволит пользователям перепрошитых iPhone создать свои собственные варианты dyld_shared_cache, у которых будет свои адреса загрузки библиотек, полностью отличные от любого другого iPhone в мире", - сообщил Эссер в электронном письме.

"Это лучший ASLR по сравнению с тем, что существует в Snow Leopard, потому что различные программы могут использовать различные dyld_shared_cache, и, следовательно, различные адреса загрузки".

Источник

Каждая пятая утечка уже связана с теневым использованием ИИ

Сотрудники всё чаще отправляют рабочие данные в нейросети быстрее, чем службы ИБ успевают понять, что вообще происходит. По данным «Информзащиты», в июле 2026 года уже 20% организаций, столкнувшихся с утечками, хотя бы частично связали инциденты с несанкционированным использованием ИИ. Годом ранее таких случаев было около 12%.

И это не безобидное попросил чат-бота поправить письмо. В публичные ИИ-сервисы загружают договоры, исходный код, внутреннюю переписку, клиентские обращения и техническую документацию.

На веб-интерфейсы нейросетей приходится около 42% подобных инцидентов. Ещё 24% утечек связаны с браузерными расширениями и ИИ-помощниками.

Они получают доступ к вкладкам, истории сессий и cookie, а потом тихо делают то, на что им когда-то нажали «Разрешить». Самостоятельно подключённые API и библиотеки дают ещё 19%, инструменты для программирования — 15%.

Проблема в том, что классические средства защиты часто не видят ничего подозрительного. Домен легитимный, TLS работает, вредоносной сигнатуры нет. Только конфиденциальный документ уже уехал во внешний сервис.

Почти у трети компаний, использующих ИИ, находят хотя бы один API-ключ или секрет в небезопасном месте: конфигурациях, тестовых скриптах, рабочих станциях и Git-репозиториях. Получив такой ключ, атакующий может не только потратить чужой бюджет, но и добраться до подключённых баз данных и RAG-хранилищ.

Дороже всего здесь обходится позднее обнаружение. Инциденты с теневым ИИ в среднем увеличивают ущерб примерно на $670 тыс.

Эксперты советуют начинать не с тотальных запретов, а с инвентаризации сервисов, поиска ключей, контроля расширений и классификации данных. Потому что запретить ChatGPT приказом легко. Гораздо сложнее заметить, что сотрудник уже загрузил туда половину проекта.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru