Новая версия Apple TV уже была взломана

Не успела компания Apple начать продажи новой версии устройства AppleTV, как "инициативная группа" независимых экспертов сообщила об обнаружении серьезной уязвимости в специальной версии iOS 4, которая поставляется с телевизионным гаджетом. По словам членов Chronic Development Team, обнаруживших проблемы в программном обеспечении, когда Apple презентовала новую версию устройства, компания умолчала о значительной части системных функций девайса.



Данные о них всплыли только когда Apple представила для разработчиков бета-версию iOS 4.2 для устройства AppleTV. Независимые специалисты смогли еще до релиза вычислить точную аппаратную начинку AppleTV, в частности ARM-подобный процессор AppleTV.

Согласно информации Chronic Development Team, проблема была найдена в низкоуровневом ROM-загрузчике, особенности которого можно использовать для взлома устройства и установки туда стороннего программного обеспечения. Одновременно с этим Chronic Development Team представила программное обеспечение SHAtter, позволяющее дешифровать прошивку iOS 4.1 и провести дальнейший джейлбрейк девайса.

Правда, надо отдать должное компании Apple, та довольно быстро выпустила обновление, закрывающее часть возможностей по взлому, но не блокирующее возможность работы программы SHAtter. По словам независимых специалистов, раньше подобные проблемы с низкоуровневым загрузчиком были найдены в iPhone 4.

Источник

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

Новое решение Angara Security на базе ML повысит эффективность SOC

Специалисты компании Angara Security выпустили решение на базе нейронной сети, интегрирующееся с SIEM-системой. По словам разработчиков, новинка поможет повысить эффективность мониторинга в SOC.

Комбинированные слои, из которых состоит нейронная сеть, свойственны как сверточным сетям (Convolutional Neural Networks), так и рекуррентным (Recurrent Neural Networks).

Таким образом, разработка поможет дополнить стандартные методы анализа событий в информационной безопасности, а также с высокой точностью выявлять вредоносную активность по характерным паттернам.

В этом случае безопасники избавляются от необходимости писать отдельные правила детектирования для каждой новой утилиты или процедуры.

«ML-модели являются отличным вспомогательным инструментом в работе аналитиков. С одной стороны, они позволяют расширить возможности по детектированию активности злоумышленников, с другой — автоматизировать часть процессов и высвободить ресурсы для задач, требующих участия человека», — комментирует Артем Грибков, заместитель директора Angara SOC по развитию бизнеса.

Использованная Angara Security ML-модель может применяться в трёх сценариях. Например, для детектирования PowerShell-скриптов — одного из любимых инструментов киберпреступников.

Второй сценарий — обнаружение DGA-доменов и DNS-туннелирования. Зачастую классические методы анализа DNS-имен выдают ложноположительные срабатывания, а сверху ещё накладывается проблема доменных имён, похожих на легитимные. В Angara Security отмечают, что ML-решение справляется с этой задачей.

Наконец, третий сценарий — анализ журналов веб-серверов. ML-модель в этом случае может использоваться в качестве дополнения к WAF-системам или как альтернатива эшелонированной защиты веб-ресурсов.

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru