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.

" />

Подпишитесь на новости

В России сформулировали главную проблему ИИ — у него нет страха

Искусственному интеллекту не хватает страха перед ошибкой. Такую мысль высказал заместитель главы Минцифры России Александр Шойтов на конференции BIS Summit, посвящённой информационной безопасности бизнеса и ИТ.

«В ИИ нужно встроить систему страха, чтобы он боялся совершить ошибку, как человек», — заявил Шойтов в ходе дискуссии.

Речь, конечно, не о дрожащей нейросети, которая перед каждым ответом вспоминает ипотеку и разговор с начальником. Под страхом можно понимать встроенный механизм сомнения: способность модели оценивать последствия своих действий, признавать нехватку данных и останавливаться, если цена ошибки слишком высока.

Сейчас генеративный ИИ способен уверенно выдавать неверные ответы, придумывать факты и выполнять опасные команды без человеческого ощущения риска.

Для обычного чат-бота это заканчивается галлюцинацией, а для ИИ-агента с доступом к корпоративным системам — удалёнными файлами, утечкой данных или нарушением работы инфраструктуры.

На BIS Summit прозвучала и ещё более амбициозная идея — встроить в ИИ-модели совесть. Её озвучил Николай Лишин, заместитель руководителя ФМБА России. Если страх должен удерживать систему от ошибки, то совесть, по такой логике, должна помогать оценивать допустимость самого действия.

Получается своеобразный технический портрет идеального ИИ: достаточно умный, чтобы решить задачу, достаточно напуганный, чтобы всё перепроверить, и достаточно совестливый, чтобы вовремя отказаться. Осталось только написать для этого техническое задание.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru