Полностью рабочий эксплойт для iPhone опубликован в Сети

Полностью рабочий эксплойт для iPhone опубликован в Сети

Полностью рабочий эксплойт для iPhone опубликован в Сети

На прошлой неделе хакеры выпустили Checkra1n — джейлбрейк, основанный на уязвимости BootROM, известной как checkm8. По словам специалистов, Checkra1n нельзя пропатчить, что представляет потенциальную угрозу для миллионов устройств.

Напомним, checkm8 появился в Сети в сентябре благодаря эксперту под псевдонимом Axi0mX. Этот джейлбрейк работает на всех iOS-устройствах, в которых установлены чипсеты с A5 по A11.

Другими словами, checkm8 актуален для iPhone 4S, 5, 5S, 6, 6S, 7, 8, X.

Как объясняют эксперты, checkm8 невозможно пропатчить из-за того, что брешь присутствует в bootrom. Однако провести джейлбрейк устройства с помощью checkm8 можно лишь в том случае, если связать его с другими уязвимостями.

Бреши в bootrom крайне опасны по той причине, что от них невозможно избавиться с помощью обновления программного обеспечения. Чтобы полностью решить вопрос дыры bootrom, производителям придётся физически модифицировать чипсеты.

Теперь же история checkm8 получила продолжение в виде рабочего эксплойта checkra1n, ставшего общедоступным и позволяющего провести джейлбрейк iPhone.

«Checkra1n затрагивает миллионы iOS-девайсов, делая их потенциальными целями», — комментирует Кристофер Циннамо, отвевающий за продвижение продуктов в компании Zimperium.

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