iOS-приложения собирают личную информацию пользователей без их ведома

iOS-приложения собирают личную информацию пользователей без их ведома

 Как известно, большинство пользователей редко задумываются о потенциальных угрозах, которые могут нести в себе действия, как явные, так и скрытые, тех или иных приложений, установленных на компьютерах или мобильных устройствах. Как свидетельствуют результаты исследований, проведенных специалистами компании Bitdefender, подобная беспечность может привести к утечке личной информации пользователей.

Проанализировав более 65000 iOS-приложений на Apple App Store, специалисты Bitdefender обнаружили, что десятки тысяч приложений, официально распространяемых самой Apple, в процессе работы собирают личную информацию пользователей, например, списки контактов, без их ведома. По словам исследователей, некоторые приложения могут скопировать весь список контактов пользователей и переслать его в облачную среду разработчика приложения. При этом разработчик может воспользоваться этой информацией по своему усмотрению, например, продать ее маркетинговым компаниям, рекламным сетям или даже хакерам.

Представители Bitdefender также заявляют, что 30,7% проанализированных iOS-приложений содержат скрытую рекламу, а 16,4% - могут автоматически подключаться к Facebook. Также отмечается, что большинство исследованных приложений отслеживает активность пользователей в сети Интернет, используя сервис Google Analytics, а также приложение Flurry Analytics или Mobclix. При этом некоторые приложения используют их одновременно. Сотни исследованных приложений получают доступ к уникальному идентификатору устройства, используя который можно определить владельца конкретного устройства. Множество приложений также могут скрыто использовать протокол VoIP, отслеживать действия пользователей социальной сети Open Feint, а также собирать информацию иными способами.

Исследователи утверждают, что одно из приложений даже пересылает нешифрованные пароли через незащищенные сети WiFi. При этом, если пользователь при помощи данного приложения введет свои регистрационные данные на каком-либо сервисе, злоумышленник, если он находится в той же сети, может перехватить эти данные и использовать их в своих интересах.

По словам ведущего научного сотрудника Bitdefender Каталин Козо, исследования проводились при помощи приложения Clueful, позволяющего пользователям iPhone выявить приложения, скрыто собирающие личную информацию. Следует отметить, что сразу, после обнародования результатов исследования, Apple приняла решение об изъятии Clueful из Apple App Store.  

исследований, проведенных специалистами компании Bitdefender, подобная беспечность может привести к утечке личной информации пользователей." />

Потребление китайских LLM в России выросло более чем в 11 раз

Российские компании резко нарастили использование китайских больших языковых моделей. По данным MWS Cloud, за первое полугодие 2026 года бизнес израсходовал более 400 млрд токенов — в 11,3 раза больше, чем за весь 2025-й, когда показатель составлял 39,1 млрд.

Безоговорочным лидером осталось семейство Qwen. В 2025 году на него приходилось 20 млрд токенов и 51,1% потребления, а за первые шесть месяцев 2026-го — уже 261,1 млрд и 59,1%.

Второе место сохранила GLM: 91,2 млрд токенов и 20,7%. А вот DeepSeek, занимавшая годом ранее третью строчку, уступила её Kimi. Модели этого семейства набрали 81,4 млрд токенов и 18,4%. Китайская нейросетевая гонка идёт настолько бодро, что вчерашний фаворит сегодня уже ищет себя за пределами пьедестала.

Статистика основана на данных платформ MWS GPT Model Hub и MWS GPT. Их основными клиентами выступают крупные компании. Бизнес использует LLM для работы чат-ботов, персонализации рекламы, подготовки рассылок и описаний товаров, а также анализа отзывов и обращений клиентов. В общем, нейросетям поручают всё, что нужно делать круглосуточно, быстро и желательно без жалоб на понедельник.

По оценке MWS Cloud, весь российский рынок LLM в 2026 году вырастет на 35%, до 19,6 млрд рублей. Облачный сегмент, включающий доступ к моделям по SaaS и API, приблизится к 1,5 млрд рублей.

На фоне спроса MWS Cloud расширила каталог Model Hub почти вдвое — до 17 моделей. В него вошли GLM 5.2, Kimi K2.6, Qwen3.6, Gemma 4, GPT OSS, а также средства распознавания и синтеза речи и реранкеры для поисковых систем и RAG-конвейеров. Доступ предоставляется через единый OpenAI-совместимый API.

Судя по объёму токенов, российский бизнес уже не экспериментирует с китайскими LLM. Он кормит ими рабочие процессы — и аппетит растёт быстрее, чем успевает обновляться каталог моделей.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru