Вьетнамцы создали маску для взлома системы защиты iPhone X

Вьетнамцы создали маску для взлома системы защиты iPhone X

Вьетнамцы создали маску для взлома системы защиты iPhone X

Сотрудникам вьетнамской компании Bkav, которые занимаются разработками в области кибербезопасности, удалось обмануть систему идентификации Face ID на новом iPhone X и таким образом доказать, что данная система защиты неэффективна. Об этом сообщается на сайте компании.

Для этого они изготовили маску в виде лица одного из владельцев смартфона, лицо которого было зарегистрировано в системе этого телефона. На 3D-принтере был распечатан каркас, а для создания глаз и силиконового носа применялась 2D-печать, пишет life.ru.

По словам сотрудников компании, работу над маской они начали с момента выхода нового смартфона 5 ноября. На её создание они потратили около 150 долларов. Отметим, что в 2008 году Bkav стала первой компанией в мире, которая продемонстрировала, что распознавание лиц не является эффективной мерой безопасности для ноутбуков. По мнению представителей компании, самой эффективной системой защиты является отпечаток пальца.

Ранее Лайф сообщал о том, что Apple намерена обновить программное обеспечение, потому что экран смартфона временно теряет чувствительность во время холодной погоды.

Подпишитесь на новости

Не просто стойка с GPU: в России собрали ПАК для корпоративного ИИ

«Лаборатория Числитель» и «Информзащита» представили программно-аппаратный комплекс, который должен помочь крупным компаниям перейти от вечных ИИ-пилотов к нормальной промышленной эксплуатации моделей. Решение анонсировали на форуме TNF-2026.

В основе ПАК — высокопроизводительный ML-кластер и российская платформа контейнеризации «Штурвал». Но создатели подчёркивают: это не очередная дорогая стойка с GPU, на которой каждый проект приходится собирать руками.

Комплекс превращает вычислительные мощности в единый управляемый ресурс. ML-специалист запускает задачу, а платформа сама выделяет CPU и GPU, поднимает нужное окружение, подключает хранилище, запускает обучение и масштабирует нагрузку. Для автоматизации используются Kubernetes и инструменты MLOps, включая Kubeflow, MLflow и model serving.

Архитектура состоит из четырёх уровней: аппаратной инфраструктуры, платформы «Штурвал», MLOps-стека и прикладных ИИ-сервисов — от прогнозирования и аналитики до корпоративных ассистентов. Вокруг ядра работают IAM/SSO, объектное хранилище, реестр образов, CI/CD, мониторинг и аудит.

Заказчики получают единый пул вычислительных ресурсов, изоляцию проектов, централизованное управление доступами и полный жизненный цикл моделей — от эксперимента до публикации и обновления. При этом ML-инструменты не лезут напрямую в железо, а получают инфраструктуру как сервис.

Как сообщается в публикации о проекте, архитектура уже прошла промышленную эксплуатацию у крупного государственного заказчика.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru