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.

Подпишитесь на новости

Не просто стойка с GPU: в России собрали ПАК для корпоративного ИИ

«Лаборатория Числитель» и «Информзащита» представили программно-аппаратный комплекс, который должен помочь крупным компаниям перейти от вечных ИИ-пилотов к нормальной промышленной эксплуатации моделей. Решение анонсировали на форуме TNF-2026.

В основе ПАК — высокопроизводительный ML-кластер и российская платформа контейнеризации «Штурвал». Но создатели подчёркивают: это не очередная дорогая стойка с GPU, на которой каждый проект приходится собирать руками.

Комплекс превращает вычислительные мощности в единый управляемый ресурс. ML-специалист запускает задачу, а платформа сама выделяет CPU и GPU, поднимает нужное окружение, подключает хранилище, запускает обучение и масштабирует нагрузку. Для автоматизации используются Kubernetes и инструменты MLOps, включая Kubeflow, MLflow и model serving.

Архитектура состоит из четырёх уровней: аппаратной инфраструктуры, платформы «Штурвал», MLOps-стека и прикладных ИИ-сервисов — от прогнозирования и аналитики до корпоративных ассистентов. Вокруг ядра работают IAM/SSO, объектное хранилище, реестр образов, CI/CD, мониторинг и аудит.

Заказчики получают единый пул вычислительных ресурсов, изоляцию проектов, централизованное управление доступами и полный жизненный цикл моделей — от эксперимента до публикации и обновления. При этом ML-инструменты не лезут напрямую в железо, а получают инфраструктуру как сервис.

Как сообщается в публикации о проекте, архитектура уже прошла промышленную эксплуатацию у крупного государственного заказчика.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru