Разработчики используют рекламные библиотеки в Android для сбора данных

Разработчики используют рекламные библиотеки в Android для сбора данных

Разработчики используют рекламные библиотеки в Android для сбора данных

Оксфордские исследователи полагают, что обнаружили новый уровень рекламных (а возможно, и вредоносных) программ, использующих общие библиотеки для «слияния» приложений  с разными уровнями привилегий.

Библиотеки считаются достаточно распространенным вектором атак, но эксперты считают, что большинство исследований рассматривают приложения отдельно друг от друга.

Соответственно, они пошли другим путем, использовав подход, при котором одна и та же библиотека в двух разных приложениях может предоставлять информацию из приложения с более высокими привилегиями в приложение с более низкими привилегиями.

По словам исследователей, такое явление встречается, когда отдельные библиотеки получают больше комбинированных привилегий на устройстве благодаря тому, что встроены в несколько приложений, причем каждое приложение имеет определенный набор прав.

Это представляет реальную угрозу, поскольку повторное использование библиотеки в разных приложениях не является ошибкой, это особенность: она повышает эффективность приложений и уменьшает их размер, позволяя им использовать код, который был предварительно загружен на устройство.

Учитывая, что злоумышленники стандартизируют свои библиотеки, исследователи сосредоточили свои усилия на рекламных, поскольку они почти повсеместны в приложениях для смартфонов, и уже собирают и агрегируют конфиденциальные личные данные.

В исследовании был сделан упор на библиотеки, обрабатывающие следующие данные: местоположение, использование приложения, информацию об устройстве, данные связи, такие как журналы вызовов и сообщения, доступ к хранилищу (включая, например, файлы пользователя, которые могут указывать на их интересы), и микрофон.

Эксперты взяли более 15 000 приложений, которые имели более миллиона загрузок, и пытались идентифицировать привязанные к ним библиотеки.

Среди 18 самых популярных библиотек есть знакомые имена:

«Основная проблема заключается в том, что Androidне может отделить привилегии библиотек и их хост-приложений» - утверждают исследователи.

Это открывает возможности рекламных сетей улучшить сбор данных, при этом без необходимости получения дополнительных разрешений пользователя.

Углубляясь в анализ, эксперты также обнаружили, что рекламные библиотеки позволяют увеличить сбор данных в 2,4 раза за день. То есть данные среднестатистического пользователя отправляются на 1,7 различных рекламных серверов в день.

Оксфордские исследователи полагают, что обнаружили новый уровень рекламных (а возможно, и вредоносных) программ, использующих общие библиотеки для «слияния» приложений  с разными уровнями привилегий.

" />

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