macOS приняла Docker за вредоноса из-за некорректной подписи файлов

macOS приняла Docker за вредоноса из-за некорректной подписи файлов

macOS приняла Docker за вредоноса из-за некорректной подписи файлов

Пользователи macOS-версии Docker жалуются на сбой: запуск приложения блокируется с выводом сообщения о вредоносном коде. Проблема возникла из-за некорректной подписи некоторых файлов, ее можно исправить обновлением бандла до сборки 4.37.2.

Первые жалобы на блокировку софта на macOS были зафиксированы 7 января. Расследование инцидента показало, что системные предупреждения об угрозе не имеют оснований, причиной неверного вердикта, скорее всего, является повреждение хранилища сертификатов.

 

К концу прошлой недели для программы управления контейнерами Docker было выпущено обновление 4.37.2 со спасительным фиксом. Вслед за этим исправления были реализованы для веток с 4.32 по 4.36.

Если ложный алерт продолжает появляться после установки обновлений, ИТ-админы могут воспользоваться специальным скриптом MDM, чтобы устранить проблему у подопечных разработчиков и юзеров. Это можно сделать и вручную, но процесс будет более трудоемким:

  • убедиться, что у всех установлены заново подписанные апдейты;
  • на каждой машине остановить Docker, vmetd и службу сокетов;
  • удалить бинарники vmetd и сокета и установить новые;
  • перезапустить приложение Docker.

Судя по странице статуса, проблема на сервисе не исчерпана. Видимо, не все еще обновили клиент, и оценить эффективность исправлений пока затруднительно.

Каждая пятая утечка уже связана с теневым использованием ИИ

Сотрудники всё чаще отправляют рабочие данные в нейросети быстрее, чем службы ИБ успевают понять, что вообще происходит. По данным «Информзащиты», в июле 2026 года уже 20% организаций, столкнувшихся с утечками, хотя бы частично связали инциденты с несанкционированным использованием ИИ. Годом ранее таких случаев было около 12%.

И это не безобидное попросил чат-бота поправить письмо. В публичные ИИ-сервисы загружают договоры, исходный код, внутреннюю переписку, клиентские обращения и техническую документацию.

На веб-интерфейсы нейросетей приходится около 42% подобных инцидентов. Ещё 24% утечек связаны с браузерными расширениями и ИИ-помощниками.

Они получают доступ к вкладкам, истории сессий и cookie, а потом тихо делают то, на что им когда-то нажали «Разрешить». Самостоятельно подключённые API и библиотеки дают ещё 19%, инструменты для программирования — 15%.

Проблема в том, что классические средства защиты часто не видят ничего подозрительного. Домен легитимный, TLS работает, вредоносной сигнатуры нет. Только конфиденциальный документ уже уехал во внешний сервис.

Почти у трети компаний, использующих ИИ, находят хотя бы один API-ключ или секрет в небезопасном месте: конфигурациях, тестовых скриптах, рабочих станциях и Git-репозиториях. Получив такой ключ, атакующий может не только потратить чужой бюджет, но и добраться до подключённых баз данных и RAG-хранилищ.

Дороже всего здесь обходится позднее обнаружение. Инциденты с теневым ИИ в среднем увеличивают ущерб примерно на $670 тыс.

Эксперты советуют начинать не с тотальных запретов, а с инвентаризации сервисов, поиска ключей, контроля расширений и классификации данных. Потому что запретить ChatGPT приказом легко. Гораздо сложнее заметить, что сотрудник уже загрузил туда половину проекта.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru