Mac OS допускает раскрытие паролей в спящем режиме

Mac OS допускает раскрытие паролей в спящем режиме

Специалисты компании Passware выяснили, что особенности работы с паролями, характерные для операционных систем Mac OS X Snow Leopard и Lion, предоставляют потенциальному злоумышленнику возможность скомпрометировать аутентификационные данные при наличии физического доступа к устройству.


Условия для эксплуатации уязвимости несложны: в настройках ОС должна быть включена функция автоматического входа (по умолчанию она как раз активна), и на момент доступа к компьютеру он должен находиться в спящем режиме. Потенциальному взломщику не помешает даже система криптографической защиты FileVault: суть изъяна такова, что шифрование жесткого диска ничем не может помочь. Сложность извлекаемых паролей также не имеет ровным счетом никакого значения.

Проблема состоит в том, что при включенной функции автологина все используемые ею пароли хранятся в оперативной памяти машины в открытом виде. В таких условиях все, что нужно злоумышленнику, - это подключиться к спящему компьютеру через порт FireWire. Данная технология допускает прямой доступ к памяти (в целях повышения скорости передачи данных), так что каждый, кто смог установить физическое соединение с системой через соответствующий порт, может спокойно считывать ее (памяти) содержимое.

Стоит заметить, что сам по себе этот прием не нов. Например, Passware уже применяла его для концептуальных атак против Microsoft BitLocker и TrueCrypt, успешно дешифруя жесткие диски с криптозащитой. Некоторые другие исследователи также указывали на то, что извлечение данных из оперативной памяти потенциально представляет собой весьма эффективный способ раскрытия криптографических ключей и паролей. Опыт Passware с Mac OS X, похоже, подтверждает их правоту.

Советы пользователям компьютеров Macintosh, желающим обезопасить себя от подобных инцидентов, очевидны: отключить функцию автологина и не увлекаться использованием спящего режима, попросту выключая машину по завершении работы с ней. Если же на устройстве хранится особо важная информация, нельзя забывать и о режиме физического доступа к нему.

eWeek

Письмо автору

Лучшие LLM ошибаются с ядовитыми грибами в каждом девятом случае

Разработчик Пётр Мигдал проверил, можно ли доверить нейросети самый рискованный этап тихой охоты — определение грибов по фотографии. Короткий ответ: если очень хочется однажды поужинать дважды, то можно. В бенчмарк вошли 1040 фотографий 55 видов грибов, наиболее распространённых в Польше.

Изображения взяли из датасета FungiTastic, созданного на основе Atlas of Danish Fungi. Полная база содержит свыше 600 тыс. снимков с экспертной классификацией, а для части образцов вид подтверждён анализом ДНК.

Модели показывали каждую фотографию и просили назвать пять наиболее вероятных видов на латыни. Дополнительно их не обучали и специальные инструменты не подключали.


Лучше остальных справилась Gemini 3.8 Flash: правильный вид оказался на первом месте в 65% случаев и попал в пятёрку ответов в 85%. Немного отстали Gemini 3.6 Flash с результатами 64% и 85%, а также Gemini 3.7 Flash — 61% и 82%. Внизу таблицы расположились Qwen 3.8 27B, MiniMax-M3 и Qwen 3.8 Flash.


Но высокая точность закончилась там, где начался вопрос безопасности. Gemini 3.8 Flash и Gemini 3.6 Flash примерно в 11% случаев определяли ядовитые грибы как съедобные виды. У GPT-5.6 Sol доля опасных ошибок достигла 24%, у Claude Opus 5 — 29%, а у Qwen 3.8 27B — 36%. То есть последняя модель потенциально отправляла в корзину не тот гриб чаще чем в каждом третьем случае.

Есть важная оговорка: нейросети напрямую не спрашивали, можно ли есть находку. Они определяли вид, а затем исследователь сопоставлял ответы с таблицей съедобности. Некоторые модели и вовсе отказывались давать классификацию.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru