Опубликован джейлбрейк для iOS 12.4, Apple повторно допустила уязвимость

Опубликован джейлбрейк для iOS 12.4, Apple повторно допустила уязвимость

Опубликован джейлбрейк для iOS 12.4, Apple повторно допустила уязвимость

Исследователь в области безопасности, известный под псевдонимом Pwn20wnd, выпустил джейлбрейк для последней версии мобильной операционной системы iOS. Причиной стала ошибка Apple, которая допустила повторное появление уязвимости, устраненной еще в iOS 12.3.

Речь идет об уязвимости, с помощью которой эксперты ранее создали джейлбрейк для iOS 12.2. Однако сам джейлбрейк — еще не самое опасное, куда страшнее, что вновь актуальную брешь могут использовать киберпреступники, атакующие пользователей iOS.

О проблеме сообщил исследователь в области безопасности Стефан Эссер. Эссер отметил, что наличие дыры в iOS 12.4 подразумевает, что злоумышленники могут взломать устройства пользователей даже с помощью приложений из App Store.

Уязвимость получила идентификатор CVE-2019-8605, ее обнаружил эксперт Google Project Zero Нед Уильямсон. С релизом iOS 12.3, который состоялся 13 мая, Apple устранила проблему, однако теперь она опять актуальна.

Успешная эксплуатация этой бреши приводит к тому, что специально созданные приложения могут выполнить произвольный код с правами системы. Проблема угрожает iPhone 5s и более поздним моделям, iPad Air и более поздним моделям и iPod шестого поколения.

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