Apple может детектировать шпиона Pegasus лишь на 50% iPhone

Apple может детектировать шпиона Pegasus лишь на 50% iPhone

Apple может детектировать шпиона Pegasus лишь на 50% iPhone

Шпионская программа Pegasus, разрабатываемая израильской компанией NSO, стала одной из самых опасных киберугроз для пользователей iPhone. Несмотря на усилия Apple, на сегодняшний день купертиновцы могут детектировать Pegasus лишь на 50% мобильных устройств.

Интересно, что Глобальный центр исследований и анализа угроз (GReAT) «Лаборатории Касперского» в начале прошлого года выпустил утилиту для обнаружения шпиона Pegasus на iPhone.

Как правило, вредоносное приложение использует уязвимости нулевого дня в смартфонах от iOS. Например, в 2023 году Apple закрыла две такие дыры, через которые проникал Pegasus.

Разработчики iOS включили в ОС код, позволяющий выявить присутствие шпионского софта, даже если он использует новый метод проникновения на смартфон.

В случае детектирования Pegasus Apple рассылает затронутым пользователям соответствующее уведомление. Прошлым летом, например, корпорация уведомила таким образом пользователей почти из 100 стран.

Тем не менее Pegasus далеко не всегда удаётся детектировать. В частности, по данным компании iVerify, Apple пропускает шпионский софт приблизительно на половине мобильных устройств.

Напомним, в прошлом году Apple отозвала иск к NSO, побоявшись слить защиту от шпионов.

Эксперты: за год число вредоносных opensource-компонентов возросло в 11 раз

В 2025 году в компании CodeScoring зарегистрировали 457 тыс. вредоносных библиотек с открытым исходным кодом — в 11 раз больше, чем в предыдущем году. Зафиксировано также 14 тыс. новых уязвимостей в таких компонентах.

По словам специалистов, сохраняют актуальность и более ранние неприятные находки — к примеру, RCE-уязвимость Log4Shell, которая все еще присутствует в 15 тыс. сторонних библиотек. Публикация подобных пакетов грозит атаками на цепочку поставок.

В уходящем году также зафиксировано появление новой, еще более опасной угрозы — самоходного червя Shai Hulud, способного создавать новые репозитории и воровать конфиденциальные данные с CI/CD-платформ.

В связи с бурным ростом популярности ИИ объявился новый вектор атаки — slopsquatting: злоумышленники начали использовать склонность больших языковых моделей (БЯМ, LLM) к галлюцинациям для внедрения в легитимные проекты небезопасного кода.

Из-за этой особенности умный помощник по разработке может ошибиться и вместо легитимной библиотеки предложить для использования вредоносную со схожим названием. По данным CodeScoring, в России ИИ-ассистентов применяют 30% разработчиков, и потенциально опасные галлюцинации происходят у LLM в 20% случаев.

Чтобы защититься от атак на цепочку поставок, эксперты советуют вести тщательный учет компонентов, используемых для сборки софта, при установке библиотек выставлять запрет на исполнение скриптов, а также следовать стандарту ГОСТ Р 56939-2024 и активнее внедрять технологии безопасной разработки.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru