Сканер отпечатка пальцев OnePlus 7 Pro обманули с помощью клея

Сканер отпечатка пальцев OnePlus 7 Pro обманули с помощью клея

Сканер отпечатка пальцев OnePlus 7 Pro обманули с помощью клея

Готовящийся к выходу смартфон OnePlus 7 Pro многих заинтересовал набором полезных и нестандартных нововведений. Однако не обошлось и без проблем безопасности, на одну из которых указал пользователь YouTube, чей канал называется Max Tech.

Уязвимость кроется в системе распознавания отпечатка пальца владельца устройства — стандартный и уже полюбившийся способ разблокировки мобильных девайсов. По словам Max Tech, ему удалось обойти сканер OnePlus 7 Pro.

Блогер использовал старый метод создания формы отпечатка, который в случае с установленным в OnePlus 7 Pro сканером сработал.

На канале Max Tech было опубликовано видео, в котором исследователь подробно описывает метод эксплуатации, а также демонстрирует процесс обхода экрана блокировки.

Самый главный минус метода Max Tech заключается в необходимости физического доступа к атакуемому устройству, а также, само собой, потребуется наличие отпечатка пальца владельца смартфона.

На деле блогер просто поместил свои пальцы в горячий клей в фольге, чтобы получить на нем своего рода слепок своего отпечатка. После этого в фольгу налили белого клея (который используется в школах). Как только белый клей застыл, блогер аккуратно снял его, получив слепок отпечатка пальца.

Стоит отметить, что этот способ практически идентичен тому, который использовали исследователи Chaos Computer Club в далеком 2013 году для обхода системы Touch ID на iPhone 5S.

Cloud.ru представила фильтр, скрывающий конфиденциальные данные от ИИ

На конференции GoCloud 2026 компания Cloud.ru анонсировала Guardrails Filter — инструмент для более безопасной работы с генеративным ИИ. Его задача довольно понятная: не дать конфиденциальным данным случайно утечь в большую языковую модель.

Схема работы выглядит так: сервис проверяет текст запроса, ищет в нём конфиденциальные данные — например, персональные сведения, банковские реквизиты, API-ключи и другие секреты, — затем маскирует их и только после этого отправляет обезличенный запрос в модель. Когда модель возвращает ответ, система подставляет реальные значения обратно.

Иначе говоря, пользователь получает нормальный результат, но сами чувствительные данные не уходят за пределы корпоративного контура в исходном виде.

Сейчас инструмент рассчитан на работу с моделями из сервиса Cloud.ru Foundation Models. В этой платформе доступно более 20 моделей разных типов, включая text-to-text, audio-to-text и image-text-to-text. При этом Cloud.ru отдельно уточняет, что механизм фильтрации будет доступен и в формате on-premise, то есть для установки на стороне самого заказчика.

Появление такого инструмента хорошо вписывается в общий тренд: компании всё активнее используют генеративный ИИ, но тема утечек данных остаётся одной из главных причин, почему внедрение идёт не так быстро, как хотелось бы. Особенно это чувствительно для отраслей, где много персональной и служебной информации, — например, для здравоохранения, ретейла и госсектора.

Кроме того, Cloud.ru сообщила, что добавила в Foundation Models LLM-модель российской компании HiveTrace с Guardrails-механизмом. По заявлению компании, такая модель должна лучше справляться с рисками вроде промпт-инъекций, утечки системных инструкций и некорректной обработки выходных данных.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru