В приложениях для знакомств найдены уязвимости

В приложениях для знакомств найдены уязвимости

В приложениях для знакомств найдены уязвимости

"Лаборатория Касперского" сообщила об обнаружении многочисленных уязвимостей в популярных приложениях для онлайн-знакомств, таких как Tinder, Bumble и OK Cupid, которые ставят пользователей под угрозу шантажа или преследований.

При помощи лазеек экспертам по компьютерной безопасности удалось получить доступ к местоположению пользователей, их реальным именам, истории переписок и даже увидеть, какие профили они просматривали.

Аналитики "ЛК" проверили iOS- и Android-версии девяти приложений: Tinder, Bumble, OK Cupid, Badoo, Mamba, Zoosk, Happn, WeChat и Paktor. Самыми уязвимыми к деанонимизации оказались Tinder, Happn и Bumble: получив информацию о месте работы или образовании, исследователи смогли с 60-процентной точностью соотнести профиль человека в службе знакомств с его аккаунтами в соцсетях, пишет vesti.ru.

Во многих дейтинг-программах есть функция, показывающая примерное расстояние до потенциального партнера, однако точная локация скрывается. Это не помешало экспертам "ЛК" отдавать сервису ложные координаты и, сужая дистанцию, вычислять местоположение собеседника. К подобному эксплойту уязвимы Tinder, Mamba, Zoosk, Happn, WeChat и Paktor.

Также выяснилось, что Tinder, Paktor, Bumble для Android, iOS-версии Badoo и Mamba загружают фотографии по незашифрованному протоколу HTTP. Это упрощает хакерам задачу перехвата данных и позволяет им увидеть, какие профили просматривали пользователи и на какие изображения нажимали. Пользователи Tinder на Android-устройствах с root-доступом рискуют потерять свой аккаунт в Facebook, так как права суперпользователя открывают злоумышленнику доступ к токену аутентификации. А Tinder, Bumble, OK Cupid, Badoo, Happn и Paktor хранят историю сообщений на устройстве, что позволяет хакерам читать переписку при помощи root-доступа.

Как сообщается на сайте SecureList, "ЛК" направила информацию о найденных уязвимостях разработчикам. Чтобы уберечь свой профиль от атак, аналитики порекомендовали не заходить в приложения через публичную сеть Wi-Fi, установить антивирус и никогда не указывать в профиле свое место работы и другую информацию, которая позволяет идентифицировать пользователя.

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