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

Подпишитесь на новости

SECURITM подключила внешние ИИ к данным об ИБ через MCP

Чтобы выяснить, какие высокие риски остались без задач, теперь можно спросить привычного ИИ. SECURITM запустила MCP-сервер: он позволяет внешнему ассистенту обращаться к данным платформы об активах, рисках, задачах и метриках без ручного переноса сведений в чат.

Как сообщает разработчик, это первый MCP-сервер среди российских SGRC/SOAR-систем. MCP — открытый протокол подключения ИИ к внешним инструментам и источникам данных.

Сценарий простой: пользователь спрашивает, какие критически важные активы остались без владельца, кто просрочил задачи или как изменились показатели за месяц. Ассистент находит сведения в SECURITM и собирает таблицу, сводку для руководства или проект плана работ.

Потом запрос можно уточнить — например, сгруппировать просрочки по ответственным. Подключение рассчитано на клиентов с поддержкой MCP. Среди вариантов разработчик называет GigaChat, решения Яндекса, Claude, ChatGPT, Cursor и локальные модели с соответствующей интеграцией. Настройка зависит от выбранного инструмента.

Сервер работает только на чтение: ИИ не сможет переписать риски или закрыть неудобные задачи, чтобы отчёт выглядел бодрее. Для подключения используется отдельный MCP-токен, доступ можно ограничить по IP-адресам.

Функция дополняет встроенного ИИ-ассистента: теперь работать с данными можно и из внешнего ИИ. Она доступна в платных версиях SECURITM — облачной и для установки в инфраструктуре заказчика.

Но порядок в реестрах нейросеть не создаст одним красноречием. Качество ответа зависит от исходных данных и модели, а выводы требуют проверки.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru