Личные данные владельцев смартфонов под угрозой

Личные данные владельцев смартфонов под угрозой

Программисты из Университета Индианы и Управления по разработке морских систем ВМС США (NAVSEA) представили технологию скрытного составления трехмерной модели помещения с помощью вредоносной программы, устанавливаемой на смартфон.

Методика описана в препринте, опубликованном на сайте arXiv.org, кратко о ней пишет блог Technology Review. Авторы протестировали свою технологию на 20 добровольцах, которым передали смартфоны со скрытно установленной программой. Она периодически делала фотографии обстановки в экспериментальной комнате и при этом записывала данные сенсоров движения и положение аппарата. После предварительной обработки (удаления размытых фотографий и фотографий, сделанных в темноте), изображения скрытно передавались на сервер управления, сообщает  Lenta.ru.

На сервере из набора фотографий при помощи данных от сенсоров движения строилась трехмерная модель помещения. В среднем, полученные модели были достаточно подробными - они содержали порядка 180-800 тысяч трехмерных точек. Для ориентации в них было составлено специальное клиентское ПО, которое позволяло подробно рассмотреть отдельные детали фотографий.

После получения моделей, их передавали другим участникам эксперимента. Две группы добровольцев должны были обнаружить чувствительную информацию, содержащуюся в комнате (пароли, документы, номера счетов). При этом одной группе предоставлялись фотографии, а другой - полученная трехмерная модель. По словам авторов, трехмерная модель, в отличии от фотографий, оказалась гораздо удобней для этого - украсть чувствительную информацию с ее помощью оказалось гораздо проще.

Специалисты подчеркивают, что на создание программы их подвигло желание исследовать скрытые уязвимости, возникающие при использовании современных смартфонов. В окончании своей статьи они обсуждают различные программные и технологические приемы, которые могут воспрепятствовать созданию и использованию подобной вредоносной программы.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

34% тестировщиков применяют ИИ для генерации кода, 28% — для тест-кейсов

2ГИС решила разобраться, как себя чувствует русскоязычное QA-сообщество: чем пользуются тестировщики, как устроены процессы и как в работу проникает искусственный интеллект. В исследовании поучаствовали 570 QA-специалистов, почти половина из них работают в крупных компаниях.

57% опрошенных сказали, что подключаются к разработке фич ещё на этапе обсуждения требований — то есть задолго до появления кода.

Лишь 20% приходят в проект только после завершения разработки. А вариант «подключаюсь, когда в продакшене что-то сломалось» — уже почти экзотика.

89% команд используют автотесты — от юнитов до UI. Но вот инструменты вокруг них, вроде поддержки, аналитики и стабильности, применяют далеко не все. Например, код-ревью автотестов делают только 39% опрошенных, а 28% команд вообще не отслеживают никаких метрик и работают «вслепую».

ИИ используют не все, и в основном — для рутинных задач

Хотя ИИ уже прочно вошёл в мир тестирования, чаще всего его применяют для типовых задач:

  • написание тестового кода (34%),
  • генерация тест-кейсов (28%),
  • и тестовых данных (26%).

 

Более продвинутые сценарии вроде анализа тестов, автоматического поиска багов и визуального тестирования пока используются редко. Например, только 5% автоматизируют дефект-дискавери, и лишь 4% пробуют AI для визуальных проверок. А 22% QA-специалистов вообще не используют ИИ в своей работе.

Главные проблемы в тестировании

На первом месте — сжатые сроки. Об этом сказали 71% участников опроса. На втором — слабое вовлечение QA в процессы (40%) и нехватка квалифицированных специалистов (37%).

Как измеряют качество

  • Главная метрика — количество найденных багов (58%).
  • Покрытие автотестами учитывают 43%, покрытие кода — только 23%.
  • Стабильность тестов (например, чтобы они не «флапали») отслеживают всего 15% команд.

Что будет с профессией дальше? Мнения разделились:

  • 37% считают, что всё уйдёт в тотальную автоматизацию;
  • 35% уверены, что ничего особо не поменяется;
  • почти треть верит, что QA станет глубже интегрироваться в специфические направления вроде ИБ и производительности;
  • 27% видят будущее за DevOps и SRE — то есть тесной работой на всех этапах: от разработки до эксплуатации.
AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru