Эксперты ESET нашли в iOS вдвое больше уязвимостей, чем в Android

Эксперты ESET нашли в iOS вдвое больше уязвимостей, чем в Android

Эксперты ESET нашли в iOS вдвое больше уязвимостей, чем в Android

Благодаря повышенному вниманию со стороны киберпреступников число вредоносных программ для мобильной операционной системы iOS увеличивается. Также растет количество уязвимостей в ОС от Apple.

По словам специалистов антивирусной компании ESET, за первую половину 2019 года им удалось обнаружить 155 проблем безопасности в iOS. В первом полугодии 2018 года этот показатель был меньше на 24%.

Примечательно, что у главного конкурента ОС от Apple — Android показатель выявленных уязвимостей ниже в два раза. Что касается опасности обнаруженных брешей, всего 19% дыр в iOS получили статус критических.

Напомним, что в прошлом месяце 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.

Чуть позже эксперты Google рассказали о вредоносных кампаниях, атаковавших пользователей iPhone годами. В общей сложности исследователи нашли 14 уязвимостей в iOS, связанных в 5 цепочек эксплойтов. Все это распространялось через взломанные сайты с сентября 2016 года.

Подпишитесь на новости

В НГУ создали платформу для проверки качества данных, на которых обучают ИИ

В Новосибирском государственном университете разработали «Каппу» — платформу для управления данными, на которых обучают ИИ. Она должна помочь разобраться, кто подготовил датасет, что в нём меняли и откуда взялась ошибка. Потому что кормить модель мусором, а потом удивляться её ответам — довольно странно.

О разработке и возможности подключения других вузов сообщил сам НГУ. Университетам предлагают бесплатную облачную версию на серверах НГУ либо платную установку в собственной инфраструктуре.

«Каппа» поддерживает разметку и проверку данных, фиксирует версии наборов и авторство изменений. Исправление ошибки сохраняется в новой версии, чтобы при следующем обучении не наступать на те же грабли.

Платформа также позволяет проверять разные модели на подготовленных датасетах. При обучении фиксируются версия данных и параметры, после — результаты тестирования на эталонных наборах. Во время эксплуатации телеметрия помогает отслеживать ошибки и замечать отклонения.

Локальная установка рассчитана в том числе на случаи, когда конфиденциальные данные нельзя выносить за пределы организации.

В репозитории разработчиков среди задач проекта указаны контроль обучения, отслеживание авторства разметки и соблюдения стандартов. Здесь ставка на прослеживаемость: прежде чем требовать от ИИ безупречных ответов, полезно выяснить, чему именно его учили.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru