1500 приложений для iPhone содержат критическую уязвимость

1500 приложений для iPhone содержат критическую уязвимость

Около полутора тысяч iOS-приложений, загруженные в общей сложности более 2 млн раз, содержат критическую уязвимость, позволяющую злоумышленникам похищать из этих программ аутентификационные данные пользователей, сообщила в своем блоге исследовательская компания SourceDNA.

В число этих приложений вошли Alibaba.com (приложение одноименного интернет-магазина), Citrix OpenVoice Audio Conferencing (управление совещаниями), Movies by Flixster (интернет-кинотеатр), KYBankAgent 3.0, Revo Restaurant POS (управление рестораном) и другие. Специалисты SourceDNA опубликовали в интернете базу данных уязвимых приложений с функцией поиска, пишет cnews.ru.

Уязвимость содержится в одной из самых популярных открытых библиотек, используемых разработчиками приложений для iOS и OS X, —AFNetworking. Она предназначена для добавления в программы сетевых возможностей, включая выполнение HTTP-запросов.

Критическая уязвимость в AFNetworking была обнаружена в марте 2015 г. специалистами Minded Security Research Labs. Она позволяет проводить атаки типа «человек посередине» (man in the middle) и успешно перехватывать сетевой трафик между приложением и сервером, обходя шифрование SSL. Суть уязвимости заключается в том, что атакующий может воспользоваться поддельным SSL-сертификатом для установления связи с приложением.

Впоследствии уязвимость была устранена, однако она находилась в коде AFNetworking, опубликованном на ресурсе GitHub, в течение двух месяцев, выяснили специалисты SourceDNA. В результате эта уязвимость была перенесена в обновления всех приложений независимых разработчиков, выполненные в этот период.

Тема уязвимостей в мобильных устройствах в последнее время набирает актуальность вследствие роста распространенности смартфонов и планшетов. Одна из последних уязвимостей непосредственно в iOS была обнаружена в конце 2014 г. Она позволяет злоумышленникам маскировать вредоносные приложения под подлинные.

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