Опубликован экспертный анализ уязвимости мобильных банковских приложений

Опубликован экспертный анализ уязвимости мобильных банковских приложений

Компания «Инфосистемы Джет» представила собственную аналитику по уязвимостям мобильных банковских приложений, действующих под управлением iOS, Android и Windows Phone: 98% исследованных приложений имеют уязвимости и более 40% из них обладают критичными уязвимостями.

Отчет основан на данных, полученных экспертами компании в ходе обследования 58 банковских приложений. Был проведен статический и динамический анализ исходного кода приложений. Эксперты компании «Инфосистемы Джет» оценили уровень безопасности межсетевого взаимодействия между мобильным приложением и web-сервисом и настройки защищенного соединения web-сервиса.

«При обследовании мы ориентировались на самые злободневные уязвимости, которым подвержены мобильные банковские приложения. В их числе атаки класса Man-In-The-Middle ("человек посередине") и целый ряд "дыр", позволяющих злоумышленникам совершать кражи конфиденциальных данных пользователей банковских систем различными способами», − поясняет Георгий Гарбузов, руководитель отдела консалтинга Центра информационной безопасности компании «Инфосистемы Джет».

 

 

Выявленные по результатам тестирования уязвимости проранжированы по степени их критичности, операционные системы оценены с точки зрения распределения между ними числа уязвимых приложений, составлен рейтинг обнаруженных уязвимостей.

Подпишитесь на новости

ChatGPT посадили за руль Toyota Corolla, он справился с трассой из конусов

Чат-боту доверили не письмо начальнику, а руль, газ и тормоз настоящей машины. Команда DrivingBench подключила несколько ИИ-моделей к Toyota Corolla и проверила, смогут ли они проехать трассу из конусов на парковке в районе Сан-Франциско.

В эксперименте участвовали GPT-6 Astra, Claude Fable 5.1, Grok 4.6 и GPT-5.6 Sol. Это модели общего назначения, без специального дообучения для вождения. Код, промпты и устройство испытаний команда раскрыла в отчёте DrivingBench.

Ноутбук передавал моделям изображения с камер и телеметрию. Их команды поступали в автомобиль через устройство comma four и программную прослойку на базе openpilot. Таким образом, чат-бот выбирал манёвры, а отдельная система превращала решения в действия машины.


Результаты получились неровными. Grok, Sol и Fable проехали лишь несколько метров и не завершили маршрут. Astra после нескольких попыток справилась. Между заездами модели предлагали разобрать ошибки и попробовать снова.

Человек всё время находился за рулём и был готов нажать тормоз. Скорость ограничили, маршрут проходил на парковке. Выпускать такого водителя в городской поток эксперимент не предлагает.


Самый занятный результат: универсальная языковая модель смогла управлять физической машиной, получая обратную связь через инструменты.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru