На GitHub опубликована связка эксплойтов для компрометации ядра macOS

На GitHub опубликована связка эксплойтов для компрометации ядра macOS

На GitHub опубликована связка эксплойтов для компрометации ядра macOS

Исследователь в области безопасности опубликовал цепочку эксплойтов, которые используют три бага для компрометации продуктов Apple, начиная от Safari и заканчивая ядром macOS вплоть до версии 10.13.3.

О публикации исходного кода эксплойта на GitHub эксперт Samuel Groß сообщил в Twitter. Помимо самого кода, там содержится файл README с дополнительной информацией.

Цепь действует следующим образом: эксплуатируется уязвимость удаленного выполнения кода в Safari > осуществляется «побег из песочницы» (sandbox escape) > эксплуатируется проблема локального повышения привилегий в ядре macOS 10.13.3.

Таким образом, связка эксплойтов использует три разных бага — от JavaScript-кода, который выполняется внутри Safari, до выполнения кода уровня ядра. Вот эти три проблемы безопасности:

  1. Некорректная оптимизация в DFG JIT, ее можно использовать для создания путаницы ввода.
  2. Отсутствие проверки песочницы в launchd, эта брешь позволяет запускать произвольные процессы вне песочницы.
  3. Логическая дыра в XNU, приводит к Man-in-the-Middle.

Развернуть эксплойт можно в шесть этапов.

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