Новые патчи от Apple закрыли возможность удаленного джейлбрейка iPhone

Новые патчи от Apple закрыли возможность удаленного джейлбрейка iPhone

Новые патчи от Apple закрыли возможность удаленного джейлбрейка iPhone

Компания Apple выпустила очередной набор обновлений безопасности для iOS, macOS, tvOS и watchOS. В числе прочего устранены критические уязвимости в компонентах ядра ОС, позволившие участникам недавнего Tianfu Cup удаленно разлочить iPhone.

Апдейт iOS 15.2 суммарно закрывает 42 уязвимости; половина из них грозят исполнением стороннего кода. Некоторые из этих критичных ошибок были выявлены два месяца назад в ходе соревнования этичных хакеров Tianfu Cup

Как оказалось, продемонстрированные уязвимости ядра мобильной ОС (CVE-2021-30955, CVE-2021-30927 и CVE-2021-30980) актуальны также для macOS, tvOS и watchOS. Согласно описаниям Apple, обнаруженные конкурсантами ошибки — состояние гонки, использование освобожденной памяти — позволяют с помощью вредоносного приложения выполнить в системе любой код с привилегиями ядра. 

Такой же исход возможен при использовании CVE-2021-30983, CVE-2021-30985 или CVE-2021-30991, также найденных одной из китайских команд – участниц Tianfu Cup. Эти ошибки (переполнение буфера, запись и чтение за пределами буфера) появляются при подключении расширения ядра IOMobileFrameBuffer, обеспечивающего доступ к буферу кадров экрана.

Из остальных проблем, затрагивающих iPhone, примечательны CVE-2021-30932 в приложении Notes и CVE-2021-30948 во встроенном Password Manager. Обе позволяют при наличии физического доступа к устройству обойти защиту и получить конфиденциальные данные; в первом случае это список контактов в обход блокировки экрана, во втором — сохраненные пароли в обход аутентификации.

Из новых уязвимостей macOS внимания заслуживает CVE-2021-30938, связанная с работой модуля Wi-Fi. С ее помощью локальный пользователь может вызвать системный сбой и даже получить данные из памяти ядра. Наличие проблемы подтверждено для всех актуальных версий десктопной ОС, в том числе Big Sur и Catalina.

В многострадальном движке WebKit разработчик на сей раз исправил семь различных ошибок. Все они могут проявиться при обработке созданного злоумышленниками веб-контента и грозят исполнением вредоносного кода.

Более трех четвертей россиян не отличают нейросетевой контент от реального

Согласно исследованию агентств Spektr и СКОТЧ, 77% участников не смогли отличить изображения, созданные нейросетями, от реальных фотографий. В опросе приняли участие около 1000 человек. Респондентам в случайном порядке показывали пять изображений, из которых четыре были сгенерированы ИИ, а одно — подлинное.

Результаты исследования приводит РБК. Корректно определить сгенерированные изображения смогли лишь 23% опрошенных.

При этом в более молодых возрастных группах показатели оказались выше. Среди респондентов до 30 лет правильный ответ дали 30%, в группе 31–44 года — 25%.

В числе признаков «настоящего» фото участники называли убедительные детали, реалистичные свет и тени, а также естественную улыбку человека в кадре. Например, изображение с улыбающимся мужчиной чаще других считали реальным участники в возрасте 45–60 лет — 28% из них выбрали именно этот вариант.

Примечательно, что доля тех, кто ошибается при определении ИИ-контента, растёт. Согласно результатам исследования MWS, опубликованным летом 2025 года, правильно распознать сгенерированные изображения смогли более трети респондентов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru