Telegram на macOS сохранял самоудаляемые сообщения в системе

Telegram на macOS сохранял самоудаляемые сообщения в системе

Telegram на macOS сохранял самоудаляемые сообщения в системе

Независимый исследователь Дхирадж Мишра (Dhiraj Mishra) выявил в Telegram для macOS две новые уязвимости. Одна из них связана с функциональностью самоудаления сообщений и ставит под угрозу приватность пользователя.

Наличие уязвимостей подтверждено для сборки 7.3 приложения. Патчи включены в состав версии 7.4, вышедшей 29 января.

В отличие от Signal и WhatsApp мессенджер Telegram не обеспечивает сквозное шифрование по умолчанию. Такая защита здесь включается вручную — через опцию secret chat. После ее активации все данные, передаваемые участниками чата, шифруются не только в процессе обмена, но и при сохранении на серверах Telegram.

Опция «секретный чат» также позволяет отправлять самоудаляемые сообщения, которые в заданный срок исчезают из чата (у всех собеседников). Проведенный Мишрой анализ показал, что в macOS-приложении Telegram этот механизм работает некорректно: аудио- и видеосообщения исправно пропадают с экрана, но их копии остаются в системе в виде файлов .mp4.

 

Исследователь также обнаружил, что Telegram для macOS хранит локальные пароли в открытом виде. Соответствующий файл JSON находится в папке Users/<имя_пользователя>/Library/Group Containers/<*>.ru.keepcoder.Telegram/accounts-metadata/.

Новые уязвимости получили идентификаторы CVE-2021-27204 и CVE-2021-27205. Автор находок заработал €3000 в рамках спецпрограммы Telegram для баг-хантеров.

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