Google: схема pay-per-install представляет серьезную угрозу

Google: схема pay-per-install представляет серьезную угрозу

Google: схема pay-per-install представляет серьезную угрозу

Загрузив однажды бесплатное программное обеспечение, вы, возможно, обнаружили, что вместе с ним параллельно установились различные нежелательные программы, например, перенаправляющие поисковые запросы вашего браузера, или вставляющие рекламу в страницы.

Эта схема называется pay-per-install (PPI) и Google, совместно с International Computer Science Institute, провели год, исследуя этот рынок. Результаты своих исследований они опубликовали в статье на этой неделе.

Исследователи обнаружили, что проблема PPI в три раза больше, чем проблема вредоносных программ - не менее 60 миллионов загрузок каждую неделю. Эксперты говорят, что это представляет "серьезную угрозу безопасности". По их оценкам, были затронуты целых пять процентов всех браузеров.

Почему это представляет собой большую проблему? На это есть две причины. Во-первых, это не является незаконным. Компании, которые хотят, чтобы их программное обеспечение распространилось на миллионы людей, платят, чтобы связать свое ПО с легальным, которое пользователи потом загружают и устанавливают.

Хотя это и находится на грани законных действий, но тот факт, что некоторые крупнейшие компании, в том числе Skype и Opera, используют этот метод, чтобы распространять свое программное обеспечение, является свидетельством того, что это не является преступлением.

Вторая причина, почему схема PPI так широко распространена – деньги. Эксперты отмечают, что наблюдая за одной из крупных PPI-точек, они выяснили, что их доходы в 2014 году составили 460 миллионов долларов. С такими суммами неудивительно, что к этой схеме очень большой интерес.

Также экспертами отмечаются утонченность и технические ноу-хау: различные вариации в программном обеспечении, учитывающие различные операционные системы, авторы PPI хранят до 50 различных предложений и подбирают именно те, которые лучше подойдут для вашей конкретной системы.

Некоторое ПО может выжидать 20 дней, прежде чем активироваться. Из-за этого пользователь может не сразу связать появление назойливой рекламы с недавней установкой бесплатной программы.

Команда нашла в общей сложности 15 PPI партнерских сетей, разбросанных по всему земному шару, обеспечивающих 160 семейств ПО.

Несмотря на многие усилия, призванные предотвращать подобные загрузки, у PPI-сетей есть много способов обойти их. Эксперты обнаружили, что каждые семь часов они меняют домены, чтобы обойти блокировки. Также у них есть технология, позволяющая обойти различные фильтры и сканеры вирусов.

Команда исследователей отметила, что 59% такого программного обеспечения были отмечены антивирусами как «нежелательное ПО», что означает, что к более чем 40% у антивирусов претензий нет.

Что же касается мест, где вы сможете загрузить такое ПО, то в основном оно находится на бесплатных или условно-бесплатных сайтах, сайтах, предлагающих видеоигры, онлайн-видео, взломанное программное обеспечение и тому подобных источниках.

Проше говоря, если вы бесплатно скачиваете что-то, за что должны были заплатить, то, скорее всего, вам придется столкнуться с тем, что вместе с желаемой программой вам подсунут много нежелательных.

«PPI-сети действовали с полной безнаказанностью по отношению к интересам пользователей, опираясь на пользовательское соглашение, чтобы оправдать свои действия» - говорится в докладе экспертов – «Мы надеемся, что путем документирования такого поведения сообщество безопасности расценит нежелательное программное обеспечение как серьезную угрозу».

В связи с этим, Google отметили, что постоянно совершенствуют свои функции «безопасного просмотра» и пытается блокировать подобного рода загрузки.

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

Российские ученые предложили новую архитектуру памяти для ИИ

Российские учёные из МФТИ решили проблему, с которой сталкиваются современные нейросети: они склонны «забывать» ранее полученные данные в процессе обучения. Эта особенность долгое время мешала развитию автономного транспорта, робототехники и дронов. В МФТИ разработали новую модель памяти для искусственного интеллекта, способную устранить этот эффект.

Новая архитектура основана на тех же принципах, по которым работает человеческий мозг.

Ключевая идея — механизм перестройки нейронных связей, или ревайринг. Он работает совместно с обычными процессами обучения, помогая системе сохранять ранее усвоенную информацию и одновременно запоминать новую. Это достигается за счёт постепенного превращения кратковременной памяти в долговременную.

В результате, если традиционная нейросеть «забывает» данные уже после тысячи циклов активности, то новая архитектура выдерживает более 170 миллионов. Пока разработка существует в виде компьютерной модели, однако уже ведутся работы по созданию её физического аналога.

«Возможно, мы нашли ответ на одну из главных загадок мозга: как он умудряется учиться новому, не стирая при этом старые «файлы». Всё дело в постоянной перестройке нейронных связей — ревайринге. Именно он превращает хрупкую кратковременную память в прочные долговременные воспоминания», — рассказал «Известиям» ведущий научный сотрудник лаборатории нейробиоморфных технологий МФТИ Сергей Лобов.

Как отметил ведущий эксперт в области ИИ «Университета 2035» Ярослав Селиверстов, преимущества новой архитектуры памяти особенно важны для автономных систем — роботов и беспилотного транспорта. По его словам, именно склонность нейросетей к «забыванию» ранее накопленных данных является главным барьером для их дальнейшего развития.

«В промышленной робототехнике такие системы позволят создавать универсальных роботов-манипуляторов, которые смогут осваивать новые операции с деталями, не забывая предыдущие навыки сборки. Для беспилотных автомобилей и дронов это означает возможность непрерывно адаптироваться к уникальным дорожным условиям и ландшафтам, накапливая собственный опыт без вмешательства инженеров. Перспективно также их применение в персонализированных медицинских диагностических системах, способных эволюционировать вместе с историей болезни пациента, и в умных домах, подстраивающихся под привычки жильцов», — отметил Ярослав Селиверстов.

Руководитель программ развития МГУ им. М.В. Ломоносова Ольга Валаева добавила, что технология может найти применение и в медицинских устройствах — прежде всего в нейроимплантах, компенсирующих влияние дегенеративных процессов в головном мозге, например при болезни Паркинсона.

Эксперт рынка TechNet НТИ, генеральный директор группы компаний ST IT Антон Аверьянов уточнил, что пока полученные результаты нельзя напрямую применить к самым сложным моделям, обрабатывающим сотни миллиардов или триллионы параметров. Однако, по его мнению, эта задача будет решена в обозримом будущем.

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