日前,知名安全機構(gòu)GFI公司發(fā)布一項研究報告,根據(jù)美國家漏洞數(shù)據(jù)庫的統(tǒng)計結(jié)果,2014年OS X與iOS平臺分別曝出147項與127項安全漏洞,緊隨其后的是曝出119項安全漏洞的Linux內(nèi)核。iOS在全球有超過8億用戶,但在絕大多數(shù)眼里,即使iOS平臺存在127項漏洞,蘋果手機仍然是最安全的。我們不禁要問,為什么?
操作系統(tǒng)都有漏洞難以避免
360手機安全研究人員接受記者采訪時表示,手機操作系統(tǒng)跟電腦操作系統(tǒng)漏洞一樣安全漏洞根本無法避免。而漏洞產(chǎn)生的危害?最主要的影響是惡意軟件的肆意入侵,也為黑客侵入創(chuàng)造機會,由此帶來系統(tǒng)破壞、個人信息被竊取甚至直接的財產(chǎn)損失等等。
最典型的案例為2014年谷歌安卓系統(tǒng)被曝出的系統(tǒng)簽名漏洞,該漏洞允許黑客在不更改安卓應(yīng)用程序數(shù)字簽名的情況下,向應(yīng)用程序中植入惡意代碼,安全專家將該漏洞定義為“安卓系統(tǒng)簽名漏洞”。漏洞涉及的安卓設(shè)備數(shù)以億計。網(wǎng)絡(luò)上出現(xiàn)不少利用該漏洞的惡意軟件,這些惡意軟件的簽名與正常軟件相同,躲過了很多應(yīng)用市場的安全檢測,輕易入侵到手機中。利用漏洞,黑客竊取手機上的隱私信息,完全獲得手機的控制權(quán)。
去年十一期間,全球范圍內(nèi)有超過17000名臺Mac電腦感染了一種被稱為“iWorm”的蠕蟲病毒,專門感染OS X系統(tǒng),采集用戶信息,并對用戶進行系統(tǒng)遠程控制。嚴(yán)格說來,Mac電腦并不是天生就比Windows電腦更加安全。與之相反的是,Mac上很少配有殺毒軟件,在某種程度上來說,一些新型的病毒和木馬反而更容易感染Mac電腦。
手機操作系統(tǒng)每次升級安全是主因
既然漏洞不可避免,漏洞發(fā)現(xiàn)后的及時修復(fù)顯得尤為重要,悲劇的是,安卓系統(tǒng)過于碎片化,發(fā)現(xiàn)漏洞后僅能依賴安全軟件防范。但蘋果的iOS系統(tǒng)得益于高度集中化的生態(tài)環(huán)境,很容易通過系統(tǒng)升級的方式將漏洞修復(fù)掉。不難看出,蘋果每一代重大升級背后,安全性提升都是重要原因。調(diào)查顯示,很多消費者涉及銀行和賬號類交易,都會選擇在iOS平臺,而選擇安卓平臺的概率稍低。這也說明,常常更新的iOS系統(tǒng)的安全性得到普遍信賴。
舉例來說,移動設(shè)備上曾出現(xiàn)這樣的漏洞,MAC地址具有全球唯一性,它是上網(wǎng)設(shè)備的身份標(biāo)識,但也正是這種“唯一性”,可能導(dǎo)致手機這種移動設(shè)備被不斷掃描的Wi-Fi進行追蹤。例如,即便你沒有打開GPS和A-GPS,僅憑Wi-Fi連接也能準(zhǔn)確定位你的位置,這就是Wi-Fi掃描你的手機的MAC地址后“提供”給你的一項服務(wù),但其實這種服務(wù)也意味著你手機的暴露。
而在新本的iOS 8系統(tǒng)中,對于以上所說的問題,蘋果做了安全的修補措施,添加了MAC地址的隨機化功能,使得手機在未接入Wi-Fi的時候MAC地址出現(xiàn)變化,導(dǎo)致無線局域網(wǎng)無法追蹤你的手機,相對于以往的永久性標(biāo)識來說,隨機標(biāo)識更加隱蔽安全性也更強,這是iOS 8所獨有的。
360手機安全專家:及時升級系統(tǒng)安裝可靠安全軟件防黑客攻擊
在安全防護方面,可以看看蘋果是怎么做的,以國外比較流行的Apple Pay為例。當(dāng)你在消費時觸刷帶有電子標(biāo)簽的POS機時,安全控件會生成隨機的消費碼,用以確認(rèn)支付,這個消費碼是隨機而且加密的,它是Apple Pay支付的關(guān)鍵,因此Apple Pay的背后其實是iOS 8以及安全控件在作支撐,這也使得iPhone 6及Plus兩款手機成為安全性最強的智能手機之一,因為在其他具備NFC的機型上沒有看到類似的設(shè)計。
對于智能設(shè)備安全漏洞問題,360手機安全專家也給出了一些建議,安全漏洞無法避免,所以應(yīng)及時更新最新版本的操作系統(tǒng),往往最新的系統(tǒng)會大大提升安全性,避免出現(xiàn)被黑客利用安全漏洞攻擊的問題。此外,防范利用漏洞的惡意入侵更重要,使用蘋果手機和電腦的用戶可以安裝一些具有安全防護,以及查殺病毒功能的安全軟件,這是當(dāng)前最為簡單有效的方法。
好文章,需要你的鼓勵
騰訊ARC實驗室推出AudioStory系統(tǒng),首次實現(xiàn)AI根據(jù)復(fù)雜指令創(chuàng)作完整長篇音頻故事。該系統(tǒng)結(jié)合大語言模型的敘事推理能力與音頻生成技術(shù),通過交錯式推理生成、解耦橋接機制和漸進式訓(xùn)練,能夠?qū)?fù)雜指令分解為連續(xù)音頻場景并保持整體連貫性。在AudioStory-10K基準(zhǔn)測試中表現(xiàn)優(yōu)異,為AI音頻創(chuàng)作開辟新方向。
Meta與特拉維夫大學(xué)聯(lián)合研發(fā)的VideoJAM技術(shù),通過讓AI同時學(xué)習(xí)外觀和運動信息,顯著解決了當(dāng)前視頻生成模型中動作不連貫、違反物理定律的核心問題。該技術(shù)僅需添加兩個線性層就能大幅提升運動質(zhì)量,在多項測試中超越包括Sora在內(nèi)的商業(yè)模型,為AI視頻生成的實用化應(yīng)用奠定了重要基礎(chǔ)。
上海AI實驗室發(fā)布OmniAlign-V研究,首次系統(tǒng)性解決多模態(tài)大語言模型人性化對話問題。該研究創(chuàng)建了包含20萬高質(zhì)量樣本的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和MM-AlignBench評測基準(zhǔn),通過創(chuàng)新的數(shù)據(jù)生成和質(zhì)量管控方法,讓AI在保持技術(shù)能力的同時顯著提升人性化交互水平,為AI價值觀對齊提供了可行技術(shù)路徑。
谷歌DeepMind團隊開發(fā)的GraphCast是一個革命性的AI天氣預(yù)測模型,能夠在不到一分鐘內(nèi)完成10天全球天氣預(yù)報,準(zhǔn)確性超越傳統(tǒng)方法90%的指標(biāo)。該模型采用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù),通過學(xué)習(xí)40年歷史數(shù)據(jù)掌握天氣變化規(guī)律,在極端天氣預(yù)測方面表現(xiàn)卓越,能耗僅為傳統(tǒng)方法的千分之一,為氣象學(xué)領(lǐng)域帶來了效率和精度的雙重突破。