Apple Watch в будущем смогут идентифицировать вас по коже запястья

Apple Watch в будущем смогут идентифицировать вас по коже запястья

Apple Watch в будущем смогут идентифицировать вас по коже запястья

Apple, судя по всему, рассматривает возможность усовершенствовать браслет от часов Apple Watch. Корпорация из Купертино запатентовала несколько интересных технологий, которые в случае реализации оснастят браслет по-настоящему интересными функциями.

Первый патент описывает датчик, встроенный в браслет Apple Watch. Этот датчик будет выстраивать термографическое изображение запястья пользователя.

Это позволит выделить отличительные черты (структура кожи, волосы на руке), которые помогут идентифицировать владельца устройства. По принципу действия это напоминает тот же отпечаток пальца.

Отметим, что на сегодняшний день Apple Watch не поддерживают ни одного способа разблокировки с помощью биометрии. В «умных часах» нет ни Face ID, ни Touch ID.

В случае реализации инфракрасного снимка запястья, разблокировка часов будет происходить автоматически, что избавит пользователя от необходимости каждый раз вводить PIN-код.

Второй патент рассказывает о технологии, которая поможет браслету Apple Watch автоматически затягиваться или ослаблять хватку.

Последний третий патент намекает, что корпорация хочет оснастить Apple Watch световыми индикаторами, которые будут уведомлять о входящих текстовых сообщениях или о количестве метров, которые вам осталось пройти до места назначения.

Эксперты: за год число вредоносных opensource-компонентов возросло в 11 раз

В 2025 году в компании CodeScoring зарегистрировали 457 тыс. вредоносных библиотек с открытым исходным кодом — в 11 раз больше, чем в предыдущем году. Зафиксировано также 14 тыс. новых уязвимостей в таких компонентах.

По словам специалистов, сохраняют актуальность и более ранние неприятные находки — к примеру, RCE-уязвимость Log4Shell, которая все еще присутствует в 15 тыс. сторонних библиотек. Публикация подобных пакетов грозит атаками на цепочку поставок.

В уходящем году также зафиксировано появление новой, еще более опасной угрозы — самоходного червя Shai Hulud, способного создавать новые репозитории и воровать конфиденциальные данные с CI/CD-платформ.

В связи с бурным ростом популярности ИИ объявился новый вектор атаки — slopsquatting: злоумышленники начали использовать склонность больших языковых моделей (БЯМ, LLM) к галлюцинациям для внедрения в легитимные проекты небезопасного кода.

Из-за этой особенности умный помощник по разработке может ошибиться и вместо легитимной библиотеки предложить для использования вредоносную со схожим названием. По данным CodeScoring, в России ИИ-ассистентов применяют 30% разработчиков, и потенциально опасные галлюцинации происходят у LLM в 20% случаев.

Чтобы защититься от атак на цепочку поставок, эксперты советуют вести тщательный учет компонентов, используемых для сборки софта, при установке библиотек выставлять запрет на исполнение скриптов, а также следовать стандарту ГОСТ Р 56939-2024 и активнее внедрять технологии безопасной разработки.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru