Apple Mac можно взломать удаленно в процессе настройки устройства

Apple Mac можно взломать удаленно в процессе настройки устройства

Apple Mac можно взломать удаленно в процессе настройки устройства

Исследователи в области кибербезопасности продемонстрировали эксплойт, который позволит злоумышленникам скомпрометировать компьютеры Mac от Apple при первом подключении к беспроводной сети Wi-Fi.

О проблеме сообщили Джесси Эндал, главный сотрудник службы безопасности в Fleetsmith, и Макс Беленджер из Dropbox.

Согласно докладу, представленному экспертами на конференции Black Hat, ошибки находятся в некоторых инструментах настройки этих десктопных компьютеров.

Специалисты обратили внимание на два инструмента — Device Enrolment Program и Mobile Device Management, они используются для того, чтобы сотрудники предприятия смогли пройти процесс настройки устройства для организации. Их можно использовать для работы из дома.

Фактически эти инструменты позволяют немедленно сконфигурировать устройства для подключения к экосистеме компании после первого соединения с сетью Wi-Fi.

«Мы обнаружили ошибку, которая позволяет скомпрометировать устройство и установить на него вредоносную программу. Все это можно сделать до того, как пользователь первый раз войдет в систему», — объясняет Джесси Эндал.

«Таким образом, еще до того, как пользователь впервые увидит рабочий стол, его компьютер уже будет скомпрометирован».

Совершить успешную атаку злоумышленникам поможет пресловутая техника «Человек посередине» (man-in-the-middle, атака посредника). С ее помощью атакующий может загрузить вредоносные файлы.

Основная брешь кроется в отсутствии сертификата при использовании Mobile Device Management для определения того, какие приложения должны быть установлены. То есть загрузка приложений никак не верифицируется.

Несмотря на то, что эксплойт для этого недостатка уже существует, киберпреступникам понадобится доступ к определенному набору инструментов и привилегий, чтобы атака действительно сработала. Такие целевые атаки будут интересны, например, государственным хакерам, так как позволяют проникнуть в сеть предприятия и раздобыть всю внутреннюю информацию.

Apple уже устранила эту уязвимость с выпуском macOS High Sierra 10.13.6 в июле, но эксперты говорят, что это не до конца решает данную проблему. Не получившие обновления устройства все еще уязвимы для атак.

В МФТИ подобрали работающие альтернативы GPU NVIDIA

Институт искусственного интеллекта МФТИ оценил возможности альтернативных графических процессоров (GPU) от китайских производителей. Параллельно в Физтехе был создан Центр компетенций, основной задачей которого стала помощь бизнесу в построении инфраструктуры для работы с искусственным интеллектом.

Российские компании столкнулись с увеличением сроков поставок, ограничениями на загрузку драйверов и отсутствием официальной поддержки оборудования NVIDIA, графические ускорители которой традиционно используются при построении ИИ-инфраструктуры.

В этих условиях бизнесу приходится пересматривать привычные подходы и искать альтернативные технологические решения.

Институт искусственного интеллекта МФТИ провёл комплексное исследование рынка альтернативных ускорителей, преимущественно китайского производства. В рамках работы специалисты изучали архитектурные особенности оборудования, состояние драйверов, совместимость с популярными фреймворками и поведение ускорителей под нагрузкой при выполнении различных задач — от работы с большими языковыми моделями и системами компьютерного зрения до распределённых вычислений.

По итогам испытаний наилучшие результаты показали видеокарты s4000 от Moore Threads и C500 от MetaX. Они продемонстрировали высокую производительность и стабильную работу во всех ключевых сценариях, включая длительную непрерывную нагрузку. В ряде тестов их производительность оказалась сопоставимой с NVIDIA A100, а в отдельных случаях — даже превосходила её.

«Мы оценивали скорость и воспроизводимость вычислений, устойчивость при росте нагрузки и стабильность поведения моделей на разных типах ускорителей. Эти параметры определяют пригодность систем для длительной эксплуатации. По итогам исследований мы сформировали программно-аппаратные конфигурации, обеспечивающие необходимую производительность языковых моделей на альтернативных платформах. Такой подход формирует предсказуемый жизненный цикл ИИ-решений и позволяет компаниям системно планировать эксплуатацию систем в собственных контурах», — рассказал научный директор Института искусственного интеллекта МФТИ Юрий Визильтер.

В МФТИ пообещали продолжить тестирование новых поколений ускорителей, а также подготовку практических рекомендаций по их использованию для решения типовых задач.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru