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

Потребление китайских LLM в России выросло более чем в 11 раз

Российские компании резко нарастили использование китайских больших языковых моделей. По данным MWS Cloud, за первое полугодие 2026 года бизнес израсходовал более 400 млрд токенов — в 11,3 раза больше, чем за весь 2025-й, когда показатель составлял 39,1 млрд.

Безоговорочным лидером осталось семейство Qwen. В 2025 году на него приходилось 20 млрд токенов и 51,1% потребления, а за первые шесть месяцев 2026-го — уже 261,1 млрд и 59,1%.

Второе место сохранила GLM: 91,2 млрд токенов и 20,7%. А вот DeepSeek, занимавшая годом ранее третью строчку, уступила её Kimi. Модели этого семейства набрали 81,4 млрд токенов и 18,4%. Китайская нейросетевая гонка идёт настолько бодро, что вчерашний фаворит сегодня уже ищет себя за пределами пьедестала.

Статистика основана на данных платформ MWS GPT Model Hub и MWS GPT. Их основными клиентами выступают крупные компании. Бизнес использует LLM для работы чат-ботов, персонализации рекламы, подготовки рассылок и описаний товаров, а также анализа отзывов и обращений клиентов. В общем, нейросетям поручают всё, что нужно делать круглосуточно, быстро и желательно без жалоб на понедельник.

По оценке MWS Cloud, весь российский рынок LLM в 2026 году вырастет на 35%, до 19,6 млрд рублей. Облачный сегмент, включающий доступ к моделям по SaaS и API, приблизится к 1,5 млрд рублей.

На фоне спроса MWS Cloud расширила каталог Model Hub почти вдвое — до 17 моделей. В него вошли GLM 5.2, Kimi K2.6, Qwen3.6, Gemma 4, GPT OSS, а также средства распознавания и синтеза речи и реранкеры для поисковых систем и RAG-конвейеров. Доступ предоставляется через единый OpenAI-совместимый API.

Судя по объёму токенов, российский бизнес уже не экспериментирует с китайскими LLM. Он кормит ими рабочие процессы — и аппетит растёт быстрее, чем успевает обновляться каталог моделей.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru