В 41% продающихся б/у-гаджетах содержатся данные предыдущих владельцев

В 41% продающихся б/у-гаджетах содержатся данные предыдущих владельцев

В 41% продающихся б/у-гаджетах содержатся данные предыдущих владельцев

Специалисты «Лаборатории Касперского» провели исследование практик покупки поддержанных гаджетов и пришли к выводу, что в 41% случаев на бывших в употреблении смартфонах, планшетах и компьютерах оставались данные предыдущего владельца.

В ходе исследования выяснилось, что 32% респондентов приобретали смартфон, планшет, а также десктопный компьютер и ноутбук на сайтах с досками объявлений.

22% опрошенных покупали эти девайсы для личного пользования, а 12% — родственникам (например, ребёнку) или друзьям.

Специалисты не устают повторять: перед продажей необходимо удалить все личные данные с устройства, иначе вопрос их использования будет зависеть исключительно от порядочности нового владельца.

Аналитики Kaspersky выяснили, что 41% пользователей, покупавших девайсы с рук, находили на них информацию предыдущего владельца. Например, можно было встретить заметки и даже фотографии.

В 15% случаев покупатели отмечали, что продавец даже не вышел из своих аккаунтов, но что хуже всего — 10% нашли на устройствах корпоративные данные.

Подпишитесь на новости

Квантовая случайность дала сбой: ИИ может найти подсказки для взлома

Квантовая физика умеет создавать настоящую случайность, но инженеры всё ещё способны её испортить. Генератор может успешно пройти статистические тесты и при этом выдавать атакующему достаточно подсказок, чтобы тот попробовал предсказать следующие числа.

Европейский институт телекоммуникационных стандартов выпустил руководство ETSI TR 104 171 по разработке и оценке квантовых генераторов случайных чисел — QRNG.

Такие устройства измеряют квантовый процесс, обрабатывают полученные данные и передают случайные значения криптографическим системам для создания ключей и выполнения других защитных операций.

Проблема в том, что безопасность зависит не только от квантового источника. Датчики, блоки питания, сигнальные процессоры и алгоритмы обработки способны добавлять шум, часть которого может оказаться предсказуемой.


ETSI предупреждает, что системы искусственного интеллекта могут помочь злоумышленникам анализировать большие объёмы данных и находить такие закономерности.

Ещё одним источником подсказок способны стать изменения энергопотребления и электромагнитное излучение устройства. Связав побочные сигналы с выдаваемыми числами, атакующий теоретически сможет ослабить защищённую ими криптографию.

Авторы отчёта предлагают применять принцип нулевого доверия к энтропии (entropy zero trust). Производителям и операторам следует проверять квантовый источник, контролировать обработку данных, постоянно искать аномалии, защищать оборудование от вмешательства и шифровать каналы доставки чисел приложениям.

Для расследования сбоев рекомендуется записывать время генерации, версию работающего ПО и происхождение выходных данных. В многопользовательских системах потоки разных клиентов должны быть изолированы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru