Samsung вынуждена выпустить обновление для защиты Samsung Knox

В Samsung Knox найдена уязвимость

Исследователи систем безопасности их Ben-Gurion University (BGU), расположенного в Негеве (Израиль), обнаружили уязвимость в Samsung Knox. Это корпоративная система мобильной компьютерной безопасности от Samsung, которая используется многими крупными организациями и государственными учреждениями.

В основу Knox положена технология, которая позволяет защищать важные данные и коммуникационные каналы от взлома и слежки. Система специально разработана для устройств Samsung. Брешь в Knox может использоваться для обхода компьютерных преград и перехвата коммуникаций между защищенной системой и обычным телефоном.

Эксперты утверждают, что баг в системе безопасности был обнаружен на устройствах Samsung Galaxy S4. Об уязвимости уже сообщили Samsung. По мнению исследователей для устранения ошибки нужно будет отозвать устройства или выпустить программное обновление. Находка может вынудить Samsung пересмотреть общую структуру своих систем компьютерной защиты.

Подпишитесь на новости

Роскомнадзор встроил машинное обучение в систему фильтрации трафика

Роскомнадзор внедрил механизм фильтрации интернет-трафика на основе машинного обучения и потратил на него 2,27 млрд рублей. Это следует из паспорта ведомственной программы цифровой трансформации на 2026-2028 годы. В документе указано, что РКН использует отечественную модель, развернутую на собственной инфраструктуре.

Ее название не раскрывается, большая языковая модель в системе не применяется.

С паспортом программы ознакомился Forbes. Механизм встроен в автоматизированную систему обеспечения безопасности российского сегмента интернета (АСБИ).

Через нее Роскомнадзор управляет ТСПУ, оборудованием для фильтрации трафика на сетях операторов связи. На установку новых и модернизацию действующих ТСПУ в 2026 году заложено 3,99 млрд рублей основного финансирования и еще 6,2 млрд рублей дополнительного.

О планах использовать ИИ для фильтрации стало известно в январе. В мае ведомство собиралось взять для этого модель Astra AI от «Группы Астра».

VPN в описании механизма прямо не упоминается. Дмитрий Кутейников из RKS Global считает, что модель может оценивать вероятность использования VPN по внешним признакам, например по размеру и ритму пакетов или длительности сессии, без чтения содержимого. По его словам, под ошибочную блокировку могут попасть корпоративные VPN и облачные сервисы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru