Приложения для iPhone пополнили список мобильных шпионов

Приложения для iPhone пополнили список мобильных шпионов

Не успела группа американских ученых сообщить о шпионских наклонностях приложений из Android Market, как появилось исследование, выполненное их коллегой из университета Бакнелла; в этой работе изучено поведение программных продуктов для операционной системы Apple iOS. Оказалось, что значительное число приложений активно собирает для своих создателей сведения, благодаря которым можно однозначно идентифицировать любой конкретный экземпляр продукции Apple.



Apple позволяет разработчикам извлекать и использовать так называемый UDID - уникальный идентификатор устройства - для определения своих продуктов (iPhone, iPad, iPod). В теории этот функционал предназначен для удаленного хранения настроек приложений, игровых рекордов и других подобных данных. Исследователи отмечают, что UDID весьма сильно напоминает систему PSN (серийный номер процессора), которую в конце прошлого века компания Intel пыталась внедрить в свои ЦП Pentium 3; тогда защитники прав и свобод обрушили шквал критики на эту систему, и Intel пришлось свернуть проект. Теперь же, как ни странно, никакой заметной реакции на решение Apple нет - хотя, по словам автора исследования Эрика Смита, UDID может без труда быть увязан с персональными данными пользователя и, следовательно, должен вызывать ничуть не меньшее беспокойство.


Как и ОС Android, iOS предупреждает владельца устройства о возможном использовании его личных данных устанавливаемым приложением, но не предоставляет никаких сведений о том, что за информация собирается этим продуктом и как она будет впоследствии применена.


Г-н Смит изучил 57 популярных бесплатных приложений из магазина iTunes Store, отследив и запротоколировав генерируемый ими трафик при помощи анализатора сетевых пакетов. Оказалось, что 68% программ открыто отправляли сведения о UDID свом разработчикам или рекламным агентствам, а еще 18% отсылали на посторонние серверы зашифрованные данные, среди которых вполне мог быть и уникальный идентификатор устройства. Только 14% приложений совершенно точно ни с кем не делились информацией о UDID.


Кроме того, ученый обнаружил, что приложение для трансляции новостей BBC установило на исследуемое устройство аутентификационный файл со сроком действия в 4 года, а дата истечения отслеживаемого cookie от программы ABC News вообще оказалась назначена на 2030 год. "Подобные файлы аутентификации, обладающие продолжительным сроком действия, позволят посторонним лицам отслеживать не только определенные устройства, но и смену телефонов их владельцами по мере того, как с течением времени они будут каждые несколько лет покупать новую модель iPhone", - предупредил г-н Смит.


Apple, конечно, настоятельно рекомендует разработчикам не злоупотреблять возможностями UDID и не соотносить его с учетными записями пользователей. Однако рекомендация - это не обязательство, а добрая воля и порядочность поставщика приложений - явление переменное. К примеру, продукт CBS News отсылает UDID в связке с именем владельца устройства (которое часто является настоящими именем и фамилией), а некоторые программы - например, от Amazon, Facebook или Twitter - теоретически могут увязать UDID с конкретной личностью в реальном мире.


The Register

Подпишитесь на новости

В НГУ создали платформу для проверки качества данных, на которых обучают ИИ

В Новосибирском государственном университете разработали «Каппу» — платформу для управления данными, на которых обучают ИИ. Она должна помочь разобраться, кто подготовил датасет, что в нём меняли и откуда взялась ошибка. Потому что кормить модель мусором, а потом удивляться её ответам — довольно странно.

О разработке и возможности подключения других вузов сообщил сам НГУ. Университетам предлагают бесплатную облачную версию на серверах НГУ либо платную установку в собственной инфраструктуре.

«Каппа» поддерживает разметку и проверку данных, фиксирует версии наборов и авторство изменений. Исправление ошибки сохраняется в новой версии, чтобы при следующем обучении не наступать на те же грабли.

Платформа также позволяет проверять разные модели на подготовленных датасетах. При обучении фиксируются версия данных и параметры, после — результаты тестирования на эталонных наборах. Во время эксплуатации телеметрия помогает отслеживать ошибки и замечать отклонения.

Локальная установка рассчитана в том числе на случаи, когда конфиденциальные данные нельзя выносить за пределы организации.

В репозитории разработчиков среди задач проекта указаны контроль обучения, отслеживание авторства разметки и соблюдения стандартов. Здесь ставка на прослеживаемость: прежде чем требовать от ИИ безупречных ответов, полезно выяснить, чему именно его учили.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru