Злоумышленник может украсть пароли пользователей macOS, сняв скриншот

Злоумышленник может украсть пароли пользователей macOS, сняв скриншот

Злоумышленник может украсть пароли пользователей macOS, сняв скриншот

Разработчики вредоносных приложений могут использовать функцию macOS API для скрытого снятия скриншотов экрана пользователя, после чего задействовать оптическое распознавание символов (Optical Character Recognition, OCR), чтобы считать текст на этих скриншотах.

Функция, о которой идет речь, называется CGWindowListCreateImage, она часто используется приложениями macOS, которые делают скриншоты или стримят рабочий стол пользователя в режиме реального времени.

По словам основателя Феликса Краузе, основателя Fastlane Tools, любое приложение, находящееся в песочнице или за ее пределами, может получить доступ к этой функции и тайно снимать скриншоты экрана пользователя.

В проведенных Краузе экспериментах эксперт смог использовать библиотеку OCR для чтения различных типов информации, запечатленных на скришотах, снятых с помощью CGWindowListCreateImage.

Исследователь считает, что злоумышленник сможет совершить следующий действия при помощи этой техники:

  • Считать пароли и ключи от менеджеров паролей.
  • Считать чувствительный исходный код, ключи API или аналогичные данные.
  • Считать сообщения электронной почты, а также любые другие.
  • Определить, какие веб-службы использует пользователь (например, менеджеры паролей и тому подобное).
  • Получить личную информацию — банковские реквизиты, адрес, прочее.

По словам эксперта, он сообщил Apple об этой проблеме в ноябре прошлого года, однако, поскольку проблема не была решена, вчера Краузе опубликовал информацию об этой схеме в своем блоге.

Более того, исследователь даже опубликовал способ, с помощью которого компания могла бы решить данную проблему. По его словам, потребуется только диалоговое окно при использовании каким-либо приложением функции CGWindowListCreateImage.

Напомним, что не так давно мы писали о вредоносной программе для macOS MaMi, которая нацелена на DNS-настройки.

Apple выложила код постквантовой криптографии на GitHub

Apple продолжает строить цифровой бункер на случай, если квантовые компьютеры однажды начнут вскрывать современное шифрование. Компания выложила на GitHub исходники corecrypto (своей низкоуровневой криптографической библиотеки) и подробно рассказала, как проверяет защиту iPhone, macOS от будущих квантовых атак.

Вообще вся эта история началась ещё в 2024 году с появления PQ3 в iMessage.

Тогда Apple впервые публично включила постквантовую защиту: мессенджер начал использовать новые алгоритмы не только при старте переписки, но и при регулярном обновлении ключей шифрования.

Корпорация заранее готовится к моменту, когда квантовые машины смогут ломать классическую криптографию быстрее, чем пользователи успеют придумать пароль «12345678».

Теперь Apple пошла дальше и открыла код corecrypto — библиотеки, которая отвечает за шифрование, цифровые подписи, хеширование и генерацию случайных чисел в экосистеме компании. Именно через неё работают Security framework, CryptoKit и CommonCrypto.

В репозитории появились реализации ML-KEM и ML-DSA — двух постквантовых алгоритмов, которые Apple выбрала для своей криптографии. Первый нужен для безопасного обмена ключами шифрования, второй — для цифровых подписей. Оба стандарта утверждены NIST как защита от угроз будущих квантовых компьютеров.

Но самое интересное — не сами алгоритмы, а то, как Apple всё это проверяет.

Компания выдала огромный технический разбор о том, как тестировала код перед публикацией. И судя по описанию, внутри Apple криптографию гоняют так, будто готовят запуск ядерного реактора. Обычных тестов им оказалось мало: пришлось строить собственную систему формальной верификации, потому что существующие инструменты не покрывали все сценарии.

Проблема в том, что corecrypto работает сразу на куче устройств с разными версиями Apple Silicon, а часть кода написана не только на C, но и вручную оптимизирована под ARM64.

В итоге Apple утверждает, что формальная верификация уже помогла найти критические ошибки, которые обычное тестирование не заметило бы. Например, компания обнаружила пропущенный шаг в ранней реализации ML-DSA. В редких случаях это могло приводить к некорректным криптографическим вычислениям без каких-либо предупреждений. Заодно инженеры нашли ошибку даже в стороннем математическом доказательстве и самостоятельно её исправили для своих параметров.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru