Старые версии macOS и iOS содержат баг, позволяющий подделать домены

Старые версии macOS и iOS содержат баг, позволяющий подделать домены

Старые версии macOS и iOS содержат баг, позволяющий подделать домены

Исследователь из Tencent Security Xuanwu Lab описал интересный баг, который встречается в прошлых версиях операционных систем от Apple. Этот недочет позволяет злоумышленнику замаскировать вредоносный сайт под ресурс, в доменном имени которого присутствует латинская буква «d».

Уязвимость получила идентификатор CVE-2018-4277, она завязана на схожести латинской буквы dum (U+A771) с маленькой буквой D (U+0064). Согласно стандарту Unicode у (U+A771) должен быть небольшой апостроф после d, но в продуктах Apple он просто игнорируется.

Чтобы доказать наличие вектора атаки, эксперт зарегистрировал доменное имя icloud.com (последняя буква d на самом деле являлась U+A771). После этого специалист зарегистрировал SSL-сертификат, так его метод станет еще более правдоподобен.

«На данном этапе мы видим, что весь процесс спуфинга вполне реален. Следовательно, атакующий может подделать все домены, содержащие букву ‘d’», — пишет исследователь.

Эксперт приводит список популярных ресурсов, содержащих в доменном имени эту букву:

  • linkedin.com
  • baidu.com
  • jd.com
  • adobe.com
  • wordpress.com
  • dropbox.com
  • godaddy.com
  • reddit.com

Уязвимы следующие продукты компании Apple:

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