76 iOS-приложений страдают от уязвимости из-за ошибки разработчиков

76 iOS-приложений страдают от уязвимости из-за ошибки разработчиков

76 iOS-приложений страдают от уязвимости из-за ошибки разработчиков

Семьдесят шесть iOS-приложений, суммарное количество загрузок которых достигает 18 миллионов, уязвимы по причине того, что их зашифрованный HTTPS-трафик может быть скомпрометирован.

Проблему обнаружил эксперт Sudo Security Уилл Стрэфэч (Will Strafach), он утверждает, что разработчики приложений неправильно обращаются с проверкой TLS-сертификата.

«Проблема существует из-за неправильного кода, используемого в процессе разработки. В частности, речь идет о коде для проверки TLS. Обычно его нельзя трогать, однако некоторые разработчики (будем надеяться, что случайно) в своих приложениях отменили проверку» - поясняет Стрэфэч.

Результат анализа эксперта показал, что в конечном итоге 33 приложения имеют низкий уровень уязвимости, 24 средний уровень и еще 19 высокий. Исследователь подчеркнул, что без ответов от разработчиков будет трудно понять, почему эти ошибки появились в их приложениях. Возможно, что разработчики сделали это во время тестирования и забыли исправить при релизе.

На данный момент эксперт не разглашает, какие именно приложения ставят под угрозу пользователей. Это дает разработчикам от 60 до 90 дней, чтобы исправить ситуацию.

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru