Проблемы защиты личных данных на смартфонах обостряется

Большинство Android-программ украдкой использует пользовательские данные

Компания Bit9, занимающаяся вопросами цифровой безопасности, обнаружила, что более 100 тысяч программ в цифровом магазине Google для Android, вели крайне подозрительную деятельность. В фоновом режиме данные программы осуществляли различные подозрительные действия: определяли местоположение пользователя, получали доступ к контактам, собирали информацию о ваших друзьях и сканировали содержания e-mail. Все эти функции могут выходить далеко за рамки официально заявленных возможностей.



Смартфоны на базе операционной системы Android обычно предупреждают пользователей о том, к какой информации могут получить доступ скачиваемые из магазина программы. Не понятно только, читают ли эти предостережения сами пользователи.

Чаще всего данные скачивают программы, связанные с популярными брендами, вроде Facebook and Zynga. Как написал в официальном письме технический руководитель Bit9 Гарри Свердлов, дополнительные функции совершенно не обязательно означают, что программа производит вредоносную деятельность, однако они вызывают некоторые сомнения в истинных намерениях потребителей.

«Упоминание известного бренда или издателя в названии программы не является гарантированным знаком подозрительного поведения программы, однако многие недобросовестные разработчики используют эту методику, чтобы обмануть клиентов», – пишет Свердлов.

Результаты исследования показывают настоящие реалии «экономики мобильных приложений». Существует огромное количество приложений от третьих компаний, что дает немало преимуществ, но также таит в себе множество неприятных сюрпризов. Пользователям стоит быть особенно внимательными при выборе и скачивании программы. Только 8200 из 400 тысяч проанализированных программ, которые были исследованы Bit9, были разработаны проверенными компаниями

Сегодня безопасность мобильных программ становится настоящей проблемой для правоохранительных органов. Штат Калифорния в США пока остается единственным районом США, где требуется обязательное введение политики по сохранению пользовательской личной информации для программ и вебсайтов. Прокурор Камала Харрис предупредила компании (United Continental Holdings Inc., Delta Air Lines Inc. и OpenTable Inc), что они нарушают закон, не предупреждая своих клиентов о том, что их программы получают доступ к частным данным.

У компаний осталось 30 дней на то, чтобы внести специальные изменения в свою работу с клиентами. Если они не сделают этого, то за каждое скаченное приложение будут вынуждены заплатить штраф в размере $2500.

AppSec.Track научился проверять код, написанный ИИ

AppSec.Track добавил поддержку работы с ИИ и стал первым российским SCA-анализатором, который умеет проверять код прямо в связке с ИИ-ассистентами. Обновление рассчитано в том числе на так называемых «вайб-кодеров» — разработчиков, которые активно используют LLM и ИИ-редакторы для генерации кода.

Новый функционал решает вполне практичную проблему: ИИ всё чаще пишет код сам, но далеко не всегда делает это безопасно.

Модель может «галлюцинировать», предлагать несуществующие пакеты, устаревшие версии библиотек или компоненты с известными уязвимостями. AppSec.Track теперь умеет отлавливать такие ситуации автоматически.

Разработчик может прямо в диалоге с ИИ-ассистентом запросить проверку сгенерированного кода через AppSec.Track. Система проанализирует используемые сторонние компоненты, подсветит потенциальные угрозы и предложит варианты исправления. В основе механизма — протокол MCP (Model Context Protocol), который позволяет безопасно подключать инструменты анализа к LLM.

Как поясняет директор по продукту AppSec.Track Константин Крючков, разработчики всё чаще пишут код «по-новому», а значит, и инструменты анализа должны меняться. Редакторы вроде Cursor или Windsurf уже умеют многое, но им всё равно нужна качественная и актуальная база уязвимостей. Именно её и даёт AppSec.Track, включая учёт внутренних требований безопасности конкретной компании. В итоге даже разработчик без глубокой экспертизы в ИБ может получить более надёжный результат.

Проблема особенно заметна на фоне роста low-coding и vibe-coding подходов. Код создаётся быстрее, а иногда — почти без участия человека, но с точки зрения безопасности в нём могут скрываться неприятные сюрпризы: SQL-инъекции, логические ошибки или небезопасные зависимости. Как отмечает старший управляющий директор AppSec Solutions Антон Башарин, ИИ-ассистенты не заменяют классические практики DevSecOps — особенно когда речь идёт об open source, где информация об угрозах обновляется быстрее, чем обучаются модели.

Новый функционал AppSec.Track ориентирован на профессиональные команды разработки, которые уже внедряют ИИ в свои процессы. Он позволяет сохранить требования Secure by Design и снизить риски даже в условиях активного использования генеративного кода.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru