Kaspersky создала утилиту для обнаружения шпиона Pegasus на iPhone

Kaspersky создала утилиту для обнаружения шпиона Pegasus на iPhone

Kaspersky создала утилиту для обнаружения шпиона Pegasus на iPhone

Специалисты Kaspersky разработали новый метод обнаружения присутствия шпионского софта Pegasus на устройствах iPhone. Специальный инструмент поможет пользователям самостоятельно проверить свои смартфоны.

Созданная Глобальным центром исследований и анализа угроз (GReAT) тулза ищет ранее неизвестные следы в Shutdown.log. Помимо Pegasus, она может найти шпионские программы Reign и Predator.

Специалистам «Лаборатории Касперского» удалось выявить новые признаки заражения мобильных устройств на iOS Pegasus и его собратьями в системном логе — Shutdown.log. Этот файл можно найти в архиве системной диагностики любого iPhone.

Поскольку там содержатся сведения о каждой сессии перезагрузки, если владелец девайсы часто включает и выключает его, связанные с Pegasus аномалии проявляются в логе.

Например, эксперты Kaspersky нашли записи о зависших процессах, которые ассоциируются с Pegasus и мешают перезагрузке. Есть и другие признаки заражения, которые удалось собрать всем комьюнити.

Изучив информацию в Shutdown.log, «Лаборатория Касперского» нашла стандартные пути заражения в «/private/var/db/», совпадающие с атаками другим шпионов — Reign и Predator.

Чтобы проверить свой смартфон, можно воспользоваться утилитой Kaspersky.

Подпишитесь на новости

ИИ используют 83% команд разработки, но до рабочих систем доходят лишь 24%

Нейросети в разработке уже почти повсюду, а вот их результаты в рабочих системах — заметно реже. Сгласно опросу SimpleOne, ИИ используют 83% команд, однако только 24% внедряют полученное в действующие системы.

Полные результаты компания опубликовала на своём сайте. В 41% случаев с ИИ экспериментируют отдельные сотрудники по собственной инициативе, ещё 18% команд проводят пилоты.

Начать пользоваться технологией в ближайшие полгода планируют 8%.


Чаще всего нейросетям поручают написание кода и конфигураций — этот вариант выбрали 60% респондентов. Аналитику и подготовку техзаданий отметили 49%, документацию — 44%.

Тестирование и код-ревью пока набрали 26%, разбор багов — 28%. При этом именно тесты и анализ ошибок участники охотнее всего готовы передать ИИ-агентам: 61% и 54% соответственно. Желающих делегировать поиск собственных промахов хватает.


Главный тормоз — безопасность: утечек кода и данных опасаются 68% опрошенных. Стоимость лицензий и токенов беспокоит 58%, качество результата — 48%.

Нехватку компетенций назвали лишь 8%, отсутствие поддержки руководства — 5%. Начальство, получается, мешает реже, чем счёт за инструменты и перспектива отправить исходники не туда.

Ускорения минимум в полтора раза ожидают 48% участников. Это именно ожидания, а не замеренная производительность. Ещё 31% затруднились оценить эффект.

Опрос прошёл в октябре 2026 года среди 90 специалистов, преимущественно из крупных компаний: 71% работали в организациях со штатом более тысячи человек.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru