iPhone 17 получил новую защиту памяти против Pegasus и другого шпионажа

iPhone 17 получил новую защиту памяти против Pegasus и другого шпионажа

iPhone 17 получил новую защиту памяти против Pegasus и другого шпионажа

Apple в этот раз сделала акцент не только на дизайн и камеры iPhone 17, но и на то, что сама компания называет «самым значимым обновлением в области защиты памяти в истории потребительских ОС». Речь идёт о новой технологии Memory Integrity Enforcement (MIE), которая должна усложнить жизнь создателям шпионского софта вроде Pegasus.

Напомним, ранее мы писали, что Apple может детектировать шпиона Pegasus лишь на 50% iPhone. MIE работает на стыке «железа» и софта: чипы A19 и A19 Pro, сама iOS и инструменты для разработчиков теперь умеют защищать память по-новому.

Apple утверждает, что это первое в индустрии комплексное и всегда включённое решение, которое прикрывает ключевые точки атаки — от ядра системы до более чем 70 пользовательских процессов. В основе — расширение Enhanced Memory Tagging Extension (EMTE), плюс новые механизмы распределения памяти и защита меток.

Идея похожа на то, что Microsoft реализовала в Windows 11 с функциями защиты памяти, или на инструменты ARM с Memory Tagging Extension, которые уже работают на Android (начиная с Pixel 8).

Но Apple уверяет: их реализация идёт дальше, потому что включена по умолчанию для всех пользователей и минимально влияет на производительность. В том числе компания заявляет о «почти нулевых издержках для CPU» при защите от утечек в стиле Spectre.

В сообществе безопасности новинку заметили сразу. Разработчики GrapheneOS признали, что это серьёзный шаг вперёд для iPhone, хотя и раскритиковали подачу — мол, Apple подаёт новшество так, будто Android ещё ничего подобного не делал. Настоящая проверка, как всегда, впереди: когда обновления дойдут до устройств, и хакеры начнут искать лазейки в новой защите.

Подпишитесь на новости

Codex и Kimi провалили задачи после перевода промптов на русский

Попросили ИИ исправить код по-русски, а он сразу же решил обойтись без интернета и начал придумывать решение. Такое поведение заметила автор проекта worklore Валентина Конюхова: в её эксперименте Codex и Kimi K3.1 пропускали поиск, которым пользовались при англоязычных заданиях.

Подробности и методику она опубликовала на Хабре.

Автор провела 1350 прогонов: шесть задач, девять конфигураций агентов, задания на русском и английском (с подсказками и без них). У всех был доступ в интернет.

На одной задаче Codex с низким уровнем рассуждений нашёл нужный формат на форуме и справился во всех пяти англоязычных прогонах.


С русским заданием он ни разу не обратился в Сеть и получил ноль успешных решений. У Kimi K3.1 похожий провал произошёл на задаче с OAuth.

Зато заметка с нужным фактом возвращала результат до пяти успешных результатов из пяти. В среднем подсказки повышали успешность на 33 процентных пункта для английских заданий и на 39 — для русских. Язык самой заметки почти ничего не менял.


Стоит учитывать, что задач в примере было всего шесть, повторов немного, а причину изменения поведения автор не проверяла. Но на всякий случай смотрите в логи, искал ли агент ответ.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru