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.

Киберпреступники испугались, что ИИ оставит их без работы

Искусственный интеллект добрался даже до теневого рынка. Исследователи Sophos проанализировали обсуждения на киберпреступных форумах, в даркнете и закрытых мессенджерах и обнаружили неожиданную тенденцию: злоумышленники всё чаще переживают, что нейросети могут лишить их заработка.

Причина проста: на подпольных площадках активно появляются ИИ-инструменты, которые автоматизируют то, что раньше требовало опыта и навыков.

Уже продаются сервисы для создания фишинговых кампаний, написания вредоносного кода, проведения атак с использованием социальной инженерии и работы внутри взломанных сетей.

Некоторые злоумышленники уже используют генеративный ИИ, чтобы преодолевать языковые барьеры, быстрее общаться с потенциальными жертвами и масштабировать мошеннические схемы.

Отдельно исследователи отмечают рост популярности дипфейков — их применяют, например, в романтическом мошенничестве, выдавая сгенерированные лица и голоса за реальных людей.

 

Но далеко не все представители криминального сообщества радуются новым технологиям. На форумах всё чаще появляются опасения, что ИИ начнёт вытеснять тех, кто годами вручную писал вредоносный код. Некоторые участники прямо жалуются, что автоматизация обрушит цены на услуги разработчиков зловредов, а качество продукта ухудшится, если код начнут массово генерировать боты.

 

При этом отношение к новым моделям остаётся неоднозначным. Одни считают, что вокруг возможностей современных ИИ слишком много шума, а их эффективность переоценена. Другие уверены, что влияние нейросетей на подпольный рынок будет только расти, а конкуренция станет жёстче.

 

В Sophos напоминают, что независимо от того, пишет вредоносный код человек или нейросеть, организациям стоит делать ставку на базовые меры защиты: своевременно обновлять программное обеспечение, использовать многофакторную аутентификацию, надёжные пароли и внимательно отслеживать подозрительную активность в инфраструктуре. ИИ может ускорить работу злоумышленников, но старые правила кибергигиены от этого не перестают работать.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru