Исследователи указали на недостаточность криптозащиты в Google Wallet

Исследователи указали на недостаточность криптозащиты в Google Wallet

Специалисты аналитической компании ViaForensics заявили, что в системе мобильных платежей Google Wallet обеспечивается недостаточно высокий уровень безопасности: многие сведения о банковской карте и ее владельце хранятся в открытом виде, так что любой желающий может получить к ним доступ.


Согласно заключению исследователей, шифрование применяется только для хранения полного номера карты, чего, по их мнению, явно недостаточно. Мобильный кошелек Google запоминает также сведения об имени владельца, датах последних транзакций, сроке действия карты, сопоставленном ей электронном адресе и состоянии счета; кроме того, отдельно хранятся четыре последние цифры вышеупомянутого номера. Все эти данные не закрыты криптозащитой и доступны для извлечения, ознакомления и хищения.

Соответственно, по мнению аналитиков, реализованный Google подход подвергает пользователей и важные данные ненужному риску. Конечно, завладеть полной информацией о карте и каким-то образом списать с нее средства потенциальный злоумышленник не сможет (полный номер закрыт, а PIN-код в кошельке не хранится), однако вряд ли кто-либо будет рад поделиться с киберпреступниками информацией о своих платежах или количестве денег на карте. Подобные данные можно с успехом использовать для психологического манипулирования (социнжиниринга).

Google не согласился с выводами ViaForensics, указав, что специалисты компании изучали возможности считывания данных на смартфоне, где предварительно был открыт полный административный доступ (root access) к операционной системе. По мнению производителя, при таком исследовании не принимается во внимание многоуровневая система защиты телефонов на базе Android и собственно системы Google Wallet. Кроме того, представители компании подчеркнули, что номер карты и секретный код CVV в любом случае охраняются еще и специальным чипом NXP, встроенным во все Android-устройства с поддержкой электронного кошелька.

The Register

Письмо автору

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