Информация пользователей macOS может утечь благодаря функции кеширования

Информация пользователей macOS может утечь благодаря функции кеширования

Информация пользователей macOS может утечь благодаря функции кеширования

Как сообщил исследователь в области безопасности Патрик Уордл, операционная система macOS создает и кеширует миниатюры изображений и других типов файлов, которые потом хранит в защищенных паролем разделах жесткого диска.

Проблема заключается в том, что эти кешированные миниатюры хранятся на незашифрованных жестких дисках в известном месте. Следовательно, их легко можно извлечь с помощью вредоносных программ или инструментов для форензики.

Миниатюры создаются Finder и QuickLook. Всякий раз, когда пользователь переходит к новой папке, Finder автоматически загружает значки для расположенных в ней файлов. В случае с изображениями миниатюры заменяются эскизами.

В последней версии macOS Apple добавила новую функцию Finder под названием QuickLook. Она позволяет быстро просматривать изображения, нажав на клавишу «пробел».

В основе работы этой функции лежит не что иное, как эскизы изображений, созданные Finder. Эти эскизы и миниатюры хранятся в одном месте:

$TMPDIR/../C/com.apple.QuickLook.thumbnailcache/

Таким образом, пользователи могут просто не знать, что их данные могут просочиться через кешированные эскизы или функцию QuickLook.

Для удаления миниатюр Уордл предлагает выполнить следующие две команды:

$ rm -rf $TMPDIR/../C/com.apple.QuickLook.thumbnailcache
$ sudo reboot

Пред этим надо размонтировать зашифрованный контейнер.

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