Приложения для iPhone пополнили список мобильных шпионов

Приложения для iPhone пополнили список мобильных шпионов

Не успела группа американских ученых сообщить о шпионских наклонностях приложений из Android Market, как появилось исследование, выполненное их коллегой из университета Бакнелла; в этой работе изучено поведение программных продуктов для операционной системы Apple iOS. Оказалось, что значительное число приложений активно собирает для своих создателей сведения, благодаря которым можно однозначно идентифицировать любой конкретный экземпляр продукции Apple.



Apple позволяет разработчикам извлекать и использовать так называемый UDID - уникальный идентификатор устройства - для определения своих продуктов (iPhone, iPad, iPod). В теории этот функционал предназначен для удаленного хранения настроек приложений, игровых рекордов и других подобных данных. Исследователи отмечают, что UDID весьма сильно напоминает систему PSN (серийный номер процессора), которую в конце прошлого века компания Intel пыталась внедрить в свои ЦП Pentium 3; тогда защитники прав и свобод обрушили шквал критики на эту систему, и Intel пришлось свернуть проект. Теперь же, как ни странно, никакой заметной реакции на решение Apple нет - хотя, по словам автора исследования Эрика Смита, UDID может без труда быть увязан с персональными данными пользователя и, следовательно, должен вызывать ничуть не меньшее беспокойство.


Как и ОС Android, iOS предупреждает владельца устройства о возможном использовании его личных данных устанавливаемым приложением, но не предоставляет никаких сведений о том, что за информация собирается этим продуктом и как она будет впоследствии применена.


Г-н Смит изучил 57 популярных бесплатных приложений из магазина iTunes Store, отследив и запротоколировав генерируемый ими трафик при помощи анализатора сетевых пакетов. Оказалось, что 68% программ открыто отправляли сведения о UDID свом разработчикам или рекламным агентствам, а еще 18% отсылали на посторонние серверы зашифрованные данные, среди которых вполне мог быть и уникальный идентификатор устройства. Только 14% приложений совершенно точно ни с кем не делились информацией о UDID.


Кроме того, ученый обнаружил, что приложение для трансляции новостей BBC установило на исследуемое устройство аутентификационный файл со сроком действия в 4 года, а дата истечения отслеживаемого cookie от программы ABC News вообще оказалась назначена на 2030 год. "Подобные файлы аутентификации, обладающие продолжительным сроком действия, позволят посторонним лицам отслеживать не только определенные устройства, но и смену телефонов их владельцами по мере того, как с течением времени они будут каждые несколько лет покупать новую модель iPhone", - предупредил г-н Смит.


Apple, конечно, настоятельно рекомендует разработчикам не злоупотреблять возможностями UDID и не соотносить его с учетными записями пользователей. Однако рекомендация - это не обязательство, а добрая воля и порядочность поставщика приложений - явление переменное. К примеру, продукт CBS News отсылает UDID в связке с именем владельца устройства (которое часто является настоящими именем и фамилией), а некоторые программы - например, от Amazon, Facebook или Twitter - теоретически могут увязать UDID с конкретной личностью в реальном мире.


The Register

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru