Исследователи нашли способ удаленно восстановить фото на iPhone X

Исследователи нашли способ удаленно восстановить фото на iPhone X

Исследователи нашли способ удаленно восстановить фото на iPhone X

Двое исследователей в области кибербезопасности получили $50 тысяч за открытие эксплойта, который позволял восстановить ранее удаленные фото или файлы на смартфоне iPhone X. Проблему обнаружили Ричард Зу и Амат Кама в ходе специального конкурса. Apple уже получила все необходимы сведения об уязвимости, однако, скорее всего, патч мы увидим только в следующем обновлении iOS.

Продемонстрированный экспертами способ эксплуатации этой бреши подразумевает, что у атакующего должен быть определенный доступ к iPhone X. Однако Зу и Кама полагают, что баг можно использовать при помощи вредоносной точки доступа Wi-Fi.

Если их предположения верны, для злоумышленников открывается неплохой вектор атаки на любителей техники Apple.

Когда вы удаляете какое-либо фото на iPhone X, iOS выводит предупреждение «Это фото будет удалено из iCloud на всех ваших устройствах», вы можете подтвердить удаление, нажав соответствующую кнопку.

После этого вы сможете найти эту фотографию в папке «Недавно удаленные» (если место в iCloud не осталось, фото удаляется сразу). Из этой папки файл можно удалить навсегда, либо он удалится сам по прошествии 30 дней.

Суть уязвимости, обнаруженной Ричардом Зу и Аматом Камой, заключается в использовании JIT-компиляции (Just-in-time compilation, компиляция «на лету», динамическая компиляция), которая должна обрабатывать код во время запуска программы, передает The Verge.

Эксперты утверждают, что компрометация JIT-компиляции может позволить удаленному злоумышленнику восстановить «недавно удаленные» фотографии. В теории любые данные, обрабатываемые JIT-компилятором могут быть уязвимы для атаки.

ФСТЭК России определилась со списком угроз для ИИ-систем

В банке данных угроз (БДУ), созданном ФСТЭК России, появился раздел о проблемах, специфичных для ИИ. Риски в отношении ИБ, связанные с качеством софта, ML-моделей и наборов обучающих данных, здесь не рассматриваются.

Угрозы нарушения конфиденциальности, целостности или доступности информации, обрабатываемой с помощью ИИ, разделены на две группы — реализуемые на этапе разработки / обучения и в ходе эксплуатации таких систем.

В инфраструктуре разработчика ИИ-систем оценки на предмет безопасности информации требуют следующие объекты:

 

Объекты, подлежащие проверке на безопасность в инфраструктуре оператора ИИ-системы:

 

Дополнительно и разработчикам, и операторам следует учитывать возможность утечки конфиденциальной информации, а также кражи, отказа либо нарушения функционирования ML-моделей.

Среди векторов возможных атак упомянуты эксплойт уязвимостей в шаблонах для ИИ, модификация промптов и конфигурации агентов, исчерпание лимита на обращения к ИИ-системе с целью вызвать отказ в обслуживании (DoS).

В комментарии для «Ведомостей» первый замдиректора ФСТЭК Виталий Лютиков пояснил, что составленный ими перечень угроз для ИИ ляжет в основу разрабатываемого стандарта по безопасной разработке ИИ-систем, который планировалась вынести на обсуждение до конца этого года.

Представленная в новом разделе БДУ детализация также поможет полагающимся на ИИ госструктурам и субъектам КИИ данных скорректировать процессы моделирования угроз к моменту вступления в силу приказа ФТЭК об усилении защиты данных в ГИС (№117, заработает с марта 2026 года).

Ужесточение требований регулятора в отношении безопасности вызвано ростом числа атак, в том числе на ИИ. В этих условиях важно учитывать не только возможности ИИ-технологий, но и сопряженные с ними риски.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru