Не очень белый хакер использовал выявленный баг для скама Apple

Не очень белый хакер использовал выявленный баг для скама Apple

Не очень белый хакер использовал выявленный баг для скама Apple

Исследователь Ной Роскин-Фрейзи, который в прошлом помог Apple найти и пропатчить ряд уязвимостей, оказался не очень «белым» хакером. Выяснилось, что эксперт использовал один из багов для мошеннической деятельности, стоившей купертиновцам 2,5 миллиона долларов.

Роскин-Фрейзи работает в компании ZeroClicks Lab, ранее Apple не раз отмечала важный вклад этого специалиста в обнаружение уязвимостей в системах корпорации.

Однако исследователь умудрился запятнать свою репутацию после того, как стало известно об использовании одной из брешей в противозаконной деятельности.

Как сообщил новостной ресурс 404Media, Роскин-Фрейзи сначала обнаружил уязвимость в бэкенд-системе Apple — Toolbox, а затем использовал её для повышения прав и получения доступа к закрытым активам.

Toolbox используется для обработки заказов: Apple с её помощью ставит их на паузу, что позволяет редактировать занесённую информацию.

Известно также, что Роскин-Фрейзи задействовал механизм сброса пароля одного из сотрудников сторонней компании, которая управляет службами техподдержки Apple.

Скомпрометированный аккаунт далее использовался для доступа к другим учётным записям, одна из которых открывала путь к VPN-сервисам. Именно в этой точке злоумышленнику удалось добраться до Toolbox.

Сама система использовалась для корректировки стоимости заказа: Роскин-Фрейзи устанавливал $0 для покупки ноутбуков и смартфонов.

Подпишитесь на новости

Не просто стойка с GPU: в России собрали ПАК для корпоративного ИИ

«Лаборатория Числитель» и «Информзащита» представили программно-аппаратный комплекс, который должен помочь крупным компаниям перейти от вечных ИИ-пилотов к нормальной промышленной эксплуатации моделей. Решение анонсировали на форуме TNF-2026.

В основе ПАК — высокопроизводительный ML-кластер и российская платформа контейнеризации «Штурвал». Но создатели подчёркивают: это не очередная дорогая стойка с GPU, на которой каждый проект приходится собирать руками.

Комплекс превращает вычислительные мощности в единый управляемый ресурс. ML-специалист запускает задачу, а платформа сама выделяет CPU и GPU, поднимает нужное окружение, подключает хранилище, запускает обучение и масштабирует нагрузку. Для автоматизации используются Kubernetes и инструменты MLOps, включая Kubeflow, MLflow и model serving.

Архитектура состоит из четырёх уровней: аппаратной инфраструктуры, платформы «Штурвал», MLOps-стека и прикладных ИИ-сервисов — от прогнозирования и аналитики до корпоративных ассистентов. Вокруг ядра работают IAM/SSO, объектное хранилище, реестр образов, CI/CD, мониторинг и аудит.

Заказчики получают единый пул вычислительных ресурсов, изоляцию проектов, централизованное управление доступами и полный жизненный цикл моделей — от эксперимента до публикации и обновления. При этом ML-инструменты не лезут напрямую в железо, а получают инфраструктуру как сервис.

Как сообщается в публикации о проекте, архитектура уже прошла промышленную эксплуатацию у крупного государственного заказчика.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru