Утилита Kaspersky поможет выявить заражение iPhone в рамках Триангуляции

Утилита Kaspersky поможет выявить заражение iPhone в рамках Триангуляции

Утилита Kaspersky поможет выявить заражение iPhone в рамках Триангуляции

В помощь потенциальным жертвам «Операции Триангуляция» специалисты «Лаборатории Касперского» разработали инструмент для проверки iOS-устройств на предмет компрометации. Утилита triangle_check доступна на GitHub.

Бинарник, выполняющий автоматический поиск IoC, нужно скачать из репозитория на компьютер, запустить и проверить с его помощью резервную копию мобильного устройства. На машинах Windows и macOS, со слов экспертов, такую копию можно создать через iTunes, на Linux — с помощью библиотеки libimobiledevice.

В качестве альтернативы можно установить Python-пакет triangle_check, опубликованный в PyPI. В этом случае безразлично, какая ОС используется, требуется только доступ к интернету и наличие утилиты pip. Запуск осуществляется следующим образом:

python -m triangle_check <путь до созданной резервной копии>

Все необходимые инструкции приведены в блог-записи на Securelist.

При обнаружении IoC утилита может вывести результат DETECTED, который означает, что устройство заражено. Вердикт SUSPICION говорит о наличии менее очевидных признаков компрометации. Когда ничего подозрительного не найдено, отображается сообщение No traces of compromise were identified.

О целевых атаках на iOS, нареченных «Операция Триангуляция», эксперты рассказали в своем блоге вчера, 1 июня. Целью вредоносной кампании, затронувшей также Kaspersky, является шпионаж.

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