1,2 млрд устройств от Apple подвержены атаке Человек посередине (MitM)

1,2 млрд устройств от Apple подвержены атаке Человек посередине (MitM)

1,2 млрд устройств от Apple подвержены атаке Человек посередине (MitM)

Исследователи Дармштадтского технического университета утверждают, что протокол Apple Wireless Direct Link (AWDL) содержит уязвимости, угрожающие более 1,2 млрд устройств. Используя эти бреши, атакующий может отслеживать пользователей, выводить из строя устройства или перехватывать файлы, передаваемые между девайсами (атака man-in-the-middle, MitM).

Специалисты Дармштадтского технического университета начали анализировать протокол Apple Wireless Direct Link еще в прошлом году. Напомним, что Apple запустила AWDL в 2014 году, на данный момент он играет ключевую роль при коммуникации между устройствами в экосистеме Apple.

Многие пользователи продуктов корпорации из Купертино могут и не подозревать о существовании AWDL, однако именно он представляет собой основу сервисов AirPlay и AirDrop. Apple выпускает все свои устройства (iMac, MacBook, iPhone, iPad, Applw watch, Apple TV и HomePod) с включенным протоколом AWDL.

На протяжении последних пяти лет с момента запуска AWDL Apple отказывалась публиковать подробные технические детали работы протокола. Это привело к тому, что у исследователей не было возможности проанализировать его на наличие уязвимостей.

Учитывая тот факт, что количество людей, использующих AWDL, постоянно растет, эксперты Дармштадтского технического университета в 2018 году решили подвергнуть протокол подробному анализу.

В результате специалисты провели обратный инжиниринг AWDL и затем переписали его в качестве C-имплементации под названием OWL (Open Wireless Link). Это позволило использовать OWL в качестве площадки для тестирования AWDL на уязвимость перед кибератаками.

Анализ показал наличие нескольких проблем, которые ставят под угрозу безопасность и конфиденциальность пользователей. Например, злоумышленник может осуществить атаку «Человек посередине» в случае передачи файлов через AirDrop.

При этом киберпреступник может не только перехватить файлы, но и модифицировать их, что открывает возможность для установки на устройстве вредоносных файлов.

Исследователи продемонстрировали процесс атаки MitM на видео, с которым можно ознакомиться ниже:

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