В утечке части исходного кода загрузчика iPhone виноват стажер

В утечке части исходного кода загрузчика iPhone виноват стажер

В утечке части исходного кода загрузчика iPhone виноват стажер

По имеющейся информации, к утечке части исходного кода загрузчика iPhone iBoot причастен бывший стажер. Некоторые специалисты считают эту утечку крупнейшей в истории корпорации Apple.

Предполагается, что некий сотрудник, проходивший стажировку в компании, заполучил исходный код, которым затем поделился со своими знакомыми, которые занимались созданием джейлбрейка. Также стало известно, что стажер «позаимствовал» у компании не только исходный код, а также и некоторые инструменты, использующиеся в процессе разработки.

Судя по всему, виновник рассчитывал, что код не пойдет дальше его друзей-хакеров, однако вскоре код стал доступен на разных площадках в Сети.

Напомним, что мы сообщали о том, что часть исходного кода загрузчика iPhone iBoot была выложена пользователем на GitHub. По имеющейся информации, код принадлежит версии операционной системы iOS 9.3.

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