Apple устранила баг AWDL, позволяющий украсть данные из изолированных сетей

Apple устранила баг AWDL, позволяющий украсть данные из изолированных сетей

Apple устранила баг AWDL, позволяющий украсть данные из изолированных сетей

Apple устранила очередную опасную уязвимость в протоколе Apple Wireless Direct Link (AWDL), которую в теории могли использовать киберпреступники, желающие похитить данные из физически изолированных сетей.

Оказалось, что разработчики особо не распространялись о выпущенном патче, но он вышел с релизом версий операционных систем iOS 14.5, iPadOS 14.5, watchOS 7.4 и Big Sur 11.3. Впервые об уязвимости стало известно на прошлой неделе, когда в блоге финского специалиста Микко Кентеле появился соответствующий пост.

Кентеле, основатель и генеральный директор SensorFu, обнаружил проблему в протоколе AWDL, который Apple представила в далёком 2014 году. Именно этот протокол помогает устройствам «яблочной» корпорации взаимодействовать друг с другом по Bluetooth или Wi-Fi.

AWDL является основой для известных методов передачи данных — AirPlay и AirDrop, хотя многие пользователи могут и не знать, что протокол вообще существует. На то есть своя причина: Apple долго скрывала технические подробности реализации AWDL.

Изучая протокол, Кентеле нашёл способ использовать пакеты ICMPv6 и IPv6 для сбора данных из инфицированных систем, задействовать AWDL-совместимые устройства Apple в качестве промежуточного звена и с их помощью отправить похищенную информацию другому устройству с IPv6-адресом.

Также специалист отметил, что конкретно этот баг может создать проблемы операторам физически изолированных сетей. Напомним, что так называемый «воздушный зазор» является одной из мер защиты данных, при которой сеть физически изолируется от потенциально опасных сетей.

Как правило, такой подход используется властями, военными и крупными корпорациями для хранения важных данных. Выявленная Кентеле уязвимость позволяла выкрасть информацию в том случае, если сотрудник с iPhone (или другим устройством Apple) находился поблизости от защищённой сети.

Эксперт опубликовал видеоролик на YouTube, в котором демонстрируется обнаруженный способ кражи важных данных:

 

Напомним, что в апреле стало известно о багах AirDrop, которые позволяли извлечь телефонные номера пользователей iPhone.

Лучшие LLM ошибаются с ядовитыми грибами в каждом девятом случае

Разработчик Пётр Мигдал проверил, можно ли доверить нейросети самый рискованный этап тихой охоты — определение грибов по фотографии. Короткий ответ: если очень хочется однажды поужинать дважды, то можно. В бенчмарк вошли 1040 фотографий 55 видов грибов, наиболее распространённых в Польше.

Изображения взяли из датасета FungiTastic, созданного на основе Atlas of Danish Fungi. Полная база содержит свыше 600 тыс. снимков с экспертной классификацией, а для части образцов вид подтверждён анализом ДНК.

Модели показывали каждую фотографию и просили назвать пять наиболее вероятных видов на латыни. Дополнительно их не обучали и специальные инструменты не подключали.


Лучше остальных справилась Gemini 3.8 Flash: правильный вид оказался на первом месте в 65% случаев и попал в пятёрку ответов в 85%. Немного отстали Gemini 3.6 Flash с результатами 64% и 85%, а также Gemini 3.7 Flash — 61% и 82%. Внизу таблицы расположились Qwen 3.8 27B, MiniMax-M3 и Qwen 3.8 Flash.


Но высокая точность закончилась там, где начался вопрос безопасности. Gemini 3.8 Flash и Gemini 3.6 Flash примерно в 11% случаев определяли ядовитые грибы как съедобные виды. У GPT-5.6 Sol доля опасных ошибок достигла 24%, у Claude Opus 5 — 29%, а у Qwen 3.8 27B — 36%. То есть последняя модель потенциально отправляла в корзину не тот гриб чаще чем в каждом третьем случае.

Есть важная оговорка: нейросети напрямую не спрашивали, можно ли есть находку. Они определяли вид, а затем исследователь сопоставлял ответы с таблицей съедобности. Некоторые модели и вовсе отказывались давать классификацию.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru