Разработчики используют рекламные библиотеки в Android для сбора данных

Разработчики используют рекламные библиотеки в Android для сбора данных

Разработчики используют рекламные библиотеки в Android для сбора данных

Оксфордские исследователи полагают, что обнаружили новый уровень рекламных (а возможно, и вредоносных) программ, использующих общие библиотеки для «слияния» приложений  с разными уровнями привилегий.

Библиотеки считаются достаточно распространенным вектором атак, но эксперты считают, что большинство исследований рассматривают приложения отдельно друг от друга.

Соответственно, они пошли другим путем, использовав подход, при котором одна и та же библиотека в двух разных приложениях может предоставлять информацию из приложения с более высокими привилегиями в приложение с более низкими привилегиями.

По словам исследователей, такое явление встречается, когда отдельные библиотеки получают больше комбинированных привилегий на устройстве благодаря тому, что встроены в несколько приложений, причем каждое приложение имеет определенный набор прав.

Это представляет реальную угрозу, поскольку повторное использование библиотеки в разных приложениях не является ошибкой, это особенность: она повышает эффективность приложений и уменьшает их размер, позволяя им использовать код, который был предварительно загружен на устройство.

Учитывая, что злоумышленники стандартизируют свои библиотеки, исследователи сосредоточили свои усилия на рекламных, поскольку они почти повсеместны в приложениях для смартфонов, и уже собирают и агрегируют конфиденциальные личные данные.

В исследовании был сделан упор на библиотеки, обрабатывающие следующие данные: местоположение, использование приложения, информацию об устройстве, данные связи, такие как журналы вызовов и сообщения, доступ к хранилищу (включая, например, файлы пользователя, которые могут указывать на их интересы), и микрофон.

Эксперты взяли более 15 000 приложений, которые имели более миллиона загрузок, и пытались идентифицировать привязанные к ним библиотеки.

Среди 18 самых популярных библиотек есть знакомые имена:

«Основная проблема заключается в том, что Androidне может отделить привилегии библиотек и их хост-приложений» - утверждают исследователи.

Это открывает возможности рекламных сетей улучшить сбор данных, при этом без необходимости получения дополнительных разрешений пользователя.

Углубляясь в анализ, эксперты также обнаружили, что рекламные библиотеки позволяют увеличить сбор данных в 2,4 раза за день. То есть данные среднестатистического пользователя отправляются на 1,7 различных рекламных серверов в день.

Оксфордские исследователи полагают, что обнаружили новый уровень рекламных (а возможно, и вредоносных) программ, использующих общие библиотеки для «слияния» приложений  с разными уровнями привилегий.

" />

ScanFactory выходит на рынок ИИ-фаерволов с решением Prizma

ScanFactory представила новый продукт Prizma — решение для контроля и защиты корпоративной ИИ-инфраструктуры. Продукт позволяет компаниям безопасно использовать LLM и ИИ-агентов, контролируя данные, доступы, расходы и взаимодействие с внешними ИИ-сервисами.

Корпоративное использование искусственного интеллекта быстро растет: сотрудники подключают публичные LLM, команды внедряют ИИ-агентов и RAG-системы, а количество обращений к различным моделям увеличивается. Вместе с этим у компаний появляется новый класс рисков — от утечек конфиденциальных данных до неконтролируемого теневого AI.

Prizma работает как единая точка контроля между пользователями, корпоративными системами и ИИ-провайдерами. Решение анализирует запросы и ответы в реальном времени и позволяет централизованно управлять тем, как внутри компании используется искусственный интеллект.

Что умеет Prizma

Контролировать потребление токенов — учитывать использование моделей и расходы на ИИ у разных провайдеров из единой точки.

Защищать от AI-атак — выявлять и блокировать prompt injection и другие классы атак, включая угрозы из OWASP LLM Top 10.

Предотвращать утечки данных — находить и маскировать конфиденциальную информацию в запросах к ИИ и ответах моделей.

Автоматически блокировать опасные запросы на основе заданных политик безопасности.

Управлять ИИ-агентами с помощью ролевой модели и графа их взаимодействий.

Логировать и аудитировать обращения к ИИ, обеспечивая прозрачность использования моделей внутри компании.

Не только защита запросов

Отдельное внимание в Prizma уделено рискам, которые возникают при построении собственной ИИ-инфраструктуры.

Решение позволяет защищать RAG-системы, обнаруживая секреты и чувствительную информацию в используемых файлах, а также выявлять теневые AI — несанкционированное использование ИИ-сервисов внутри инфраструктуры компании.

Для критических сценариев предусмотрен kill switch на основе ролевой модели, позволяющий оперативно ограничить работу отдельных ИИ-агентов или цепочек взаимодействия.

Таким образом, Prizma формирует единый уровень безопасности между корпоративной инфраструктурой и ИИ — от публичных LLM до внутренних моделей, RAG-систем и автономных агентов.

С выходом Prizma ScanFactory расширяет направление кибербезопасности и выходит в новый для компании сегмент — защиту корпоративной ИИ-инфраструктуры.

Записаться на демонстрацию продукта и запросить сравнение по 83 пунктам можно по почте: info@sf-cloud.ru

Реклама, 18+. ООО «СканФэктори» ИНН 7727458406
ERID: 2Vfnxw2mxV1

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru