Перейти к содержанию

Как быстро и удобно блокировать экран в Windows и macOS | Блог Касперского


Рекомендуемые сообщения

Далеко не каждый сотрудник компании считает нужным блокировать экран, отходя от рабочего компьютера. А между тем это достаточно важный аспект обеспечения корпоративной информационной безопасности: попав внутрь офиса, злоумышленник может воспользоваться оставшимся без присмотра незаблокированным компьютером, чтобы добыть ценную информацию или установить вредоносное ПО. Поэтому одно из базовых правил, которому нужно обучить сотрудников, — всегда блокировать компьютер, когда уходишь с рабочего места.

Основной и всем, наверное, известный способ блокировки экрана — через меню. В Windows для этого надо открыть «Пуск», нажать в нем на иконку своего пользователя и кликнуть по пункту «Заблокировать». В качестве альтернативы можно использовать комбинацию клавиш Ctrl + Alt + Del и на открывшемся экране кликнуть по «Заблокировать».

Соответственно, в macOS для блокировки надо нажать на иконку с яблоком в верхнем левом углу экрана и в открывшемся меню выбрать пункт «Заблокировать экран».

Не то чтобы эти действия были ужасно сложными. Но они предполагают некоторое количество движений мышью и кликов. И судя по количеству людей, которые забывают блокировать компьютер, многие находят это чересчур муторным. Но есть хорошая новость: имеется масса альтернативных способов блокировки компьютера — если вы устали убеждать ваших коллег использовать базовый вариант, предложите им подобрать один из более простых, удобных и быстрых.

Способ 1: блокировать компьютер сочетанием клавиш

Чтобы блокировать компьютер буквально за секунду, с помощью пары клавиш, даже не придется ничего настраивать. И в Windows, и в macOS соответствующие сочетания клавиш заданы по умолчанию.

  • В Windows надо нажать Windows + L — это работает и в Windows 10, и в Windows 11.
  • В macOS для блокировки надо нажать клавиши Control + Command + Q.

 

Посмотреть статью полностью

Ссылка на комментарий
Поделиться на другие сайты

Пожалуйста, войдите, чтобы комментировать

Вы сможете оставить комментарий после входа в



Войти
  • Похожий контент

    • KL FC Bot
      Автор KL FC Bot
      Многие пользователи macOS уверены, что вредоносного ПО для этой операционной системы не бывает, поэтому о безопасности можно никак специально не заботиться. На самом деле это совсем не так, и тому постоянно появляются все новые подтверждения.
      Есть ли вирусы для macOS?
      Есть, и много. Вот несколько примеров «маковых» зловредов, о которых мы ранее писали в блогах Kaspersky Daily и Securelist:
      Ворующий криптокошельки троян, мимикрирующий под пиратские версии популярных приложений для macOS. Вредоносная нагрузка этого трояна содержится в «активаторе», до запуска которого взломанные приложения просто не работают. Источник
      Еще один троян для macOS, ворующий криптовалюту, маскировался под PDF-документ, озаглавленный «Криптоактивы и их риски для финансовой стабильности». Троян, использовавший зараженные «Маки» для организации сети нелегальных прокси-серверов, пропускающих через себя вредоносный трафик. Стилер Atomic, распространявшийся под видом обновлений для браузера Safari. Список можно было бы продолжить предыдущими публикациями, но гораздо интереснее познакомиться с одним из свежих вирусов, охотящихся на пользователей macOS. Встречайте героя этого поста — стилер Banshee.
       
      View the full article
    • KL FC Bot
      Автор KL FC Bot
      Недавно нашему бывшему коллеге пришла подозрительная нотификация от неизвестного ему сервиса GetGhared. Будучи человеком осторожным, он не стал переходить по ссылке, а сразу переслал уведомление нам. Проанализировав письмо, мы выяснили, что это действительно работа мошенников, а судя по статистике наших почтовых защитных решений, сервис для отправки больших файлов GetShared стал использоваться ими достаточно часто. Рассказываем, как выглядит применение GetShared в атаках, зачем злоумышленникам это нужно и как оставаться в безопасности.
      Как выглядит атака при помощи GetShared
      Жертве приходит вполне обычное, совершенно настоящее уведомление от сервиса GetShared, в котором говорится, что пользователю был прислан файл. В письме указаны название и расширение этого файла — например, в случае с атакой на компанию нашего коллеги это был DESIGN LOGO.rar.
      Пример мошеннического письма, распространяемого через уведомление GetShared
      В сопровождающем тексте применяется стандартная фишинговая уловка — мошенники запрашивают цены на что-то, якобы перечисленное в приложении, а для большей убедительности просят уточнить время доставки и условия оплаты.
       
      View the full article
    • SansMan
      Автор SansMan
      При запуске винды в обычном режиме, появляется только чёрный экран и крутящийся курсор. В безопасном режиме всё загружается. Вирусы уже подчищены, однако чёрный экран остался. Если это поможет: началось после того, как попытался перезагрузится в безопасном режиме через Параметры-система-восстановление после обнаружения майнера, перезапуск не произошёл и в целом комп не реагировал на завершение работы, выключил принудительно, после запуска - чёрный экран и крутится курсор(курсор двигается, никакие сочетания клавиш не работают).
    • KL FC Bot
      Автор KL FC Bot
      Исследователь обнаружил уязвимость в PyTorch, фреймворке машинного обучения с открытым исходным кодом. Уязвимость, зарегистрированная под номером CVE-2025-32434, относится к классу Remote Code Execution (RCE) и имеет рейтинг 9,3 по шкале CVSS, то есть категорируется как критическая. Эксплуатация CVE-2025-32434 при определенных условиях позволяет злоумышленнику запускать на компьютере жертвы, скачивающей ИИ-модель произвольный код. Всем, кто использует PyTorch для работы с нейросетями, рекомендуется как можно скорее обновить фреймворк до последней версии.
      Суть уязвимости CVE-2025-32434
      Фреймворк PyTorch, помимо всего прочего, позволяет сохранять уже обученные модели в файл, который хранит веса связей. И, разумеется, загружать их при помощи функции torch.load(). Обученные модели часто выкладываются в общий доступ через разнообразные публичные репозитории и теоретически в них могут быть вредоносные закладки. Поэтому официальная документация проекта в целях безопасности рекомендует использовать функцию torch.load() с параметром weights_only=True (в таком случае загружаются только примитивные типы данных: словари, тензоры, списки, и так далее).
      Уязвимость CVE-2025-32434 заключается в некорректно реализованном механизме десериализации при загрузке модели. Обнаруживший ее исследователь продемонстрировал, что атакующий может создать файл модели таким способом, что параметр weights_only=True приведет к прямо противоположному эффекту — при загрузке будет выполнен произвольный код, способный скомпрометировать среду, в котором запускается модель.
       
      View the full article
    • KL FC Bot
      Автор KL FC Bot
      Генерация программного кода стала одной из сфер, где ИИ уже внедрен достаточно широко, — по некоторым оценкам, за минувший год около 40% нового кода было написано ИИ. CTO Microsoft считает, что через пять лет эта цифра достигнет 95%. Этот код еще предстоит научиться правильно сопровождать и защищать.
      Безопасность ИИ-кода эксперты пока оценивают как невысокую, в нем систематически встречаются все классические программные дефекты: уязвимости (SQL-инъекции, вшитые в код токены и секреты, небезопасная десериализация, XSS), логические дефекты, использование устаревших API, небезопасные алгоритмы шифрования и хеширования, отсутствие обработки ошибок и некорректного пользовательского ввода и многое другое. Но использование ИИ-ассистента в разработке ПО добавляет еще одну неожиданную проблему — галлюцинации. В новом исследовании авторы подробно изучили, как на ИИ-код влияют галлюцинации больших языковых моделей. Оказалось, что некоторых сторонних библиотек, которые ИИ пытается использовать в своем коде, просто не существует в природе.
      Вымышленные зависимости в open source и коммерческих LLM
      Для изучения фантомных библиотек исследователи сгенерировали 576 тысяч фрагментов кода на Python и JavaScript с помощью 16 популярных LLM.
      Модели выдумывали зависимости с разной частотой: реже всего галлюцинировали GPT4 и GPT4 Turbo (вымышленные библиотеки встретились менее чем в 5% образцов кода), у моделей DeepSeek этот показатель уже превышает 15%, а сильнее всего ошибается Code Llama 7B (более 25% фрагментов кода ссылаются на несуществующие библиотеки). При этом параметры генерации, которые снижают вероятность проникновения случайных токенов в выдачу модели (температура, top-p, top-k), все равно не могут снизить частоту галлюцинаций до незначительных величин.
      Код на Python содержал меньше вымышленных зависимостей (16%) по сравнению с кодом на JavaScript (21%). Результат также зависит от того, насколько стара тема разработки. Если при генерации пытаться использовать пакеты, технологии и алгоритмы, ставшие популярными за последний год, несуществующих пакетов становится на 10% больше.
      Самая опасная особенность вымышленных пакетов — их имена не случайны, а нейросети ссылаются на одни и те же библиотеки снова и снова. На втором этапе эксперимента авторы отобрали 500 запросов, которые ранее спровоцировали галлюцинации, и повторили каждый из них 10 раз. Оказалось, что 43% вымышленных пакетов снова возникают при каждой генерации кода.
      Интересна и природа имен вымышленных пакетов. 13% были типичными «опечатками», отличающимися от настоящего имени пакета всего на один символ, 9% имен пакетов были заимствованы из другого языка разработки (код на Python, пакеты из npm), еще 38% были логично названы, но отличались от настоящих пакетов более значительно.
       
      View the full article
×
×
  • Создать...