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.

" />

В России разработали способ удалить свой биометрический след

В ИТ-компании «Криптонит» (входит в «ИКС Холдинг») разработали метод, который позволяет выборочно удалять цифровые образы людей из систем распознавания лиц. Если совсем просто, речь идёт о технологии, которая должна помочь реализовать право человека отозвать согласие на обработку своей биометрии — так, чтобы система действительно перестала его узнавать.

Проблема тут в том, что современные системы распознавания лиц устроены не так прямолинейно, как может показаться.

Даже если сведения о человеке формально удалили из базы, его цифровой образ может всё равно остаться внутри уже обученной модели. То есть на бумаге данные вроде бы стерли, а на практике алгоритм всё ещё способен узнать этого человека.

Именно это и делает тему особенно чувствительной. С биометрией всё сложнее, чем с обычными персональными данными: пароль можно поменять, а лицо — нет. Если такие данные утекают, риски уже совсем другого уровня, потому что украденные цифровые слепки можно использовать для создания поддельных образов и обхода биометрической аутентификации.

 

В «Криптоните» утверждают, что их метод решает задачу не маскировкой и не косметическим удалением, а на уровне внутренней логики самой модели. Проще говоря, алгоритм перестаёт использовать сведения о конкретном человеке и больше не может его распознавать, при этом способность узнавать остальных людей сохраняется.

По словам разработчиков, на тестовых наборах данных технология показала заметное снижение эффективности распознавания именно тех лиц, которые нужно «забыть», — до 88%. При этом общая точность системы, как утверждается, осталась на прежнем уровне.

Практическое применение у такого подхода вполне очевидное. В первую очередь это системы видеонаблюдения с распознаванием лиц, СКУД и корпоративная безопасность. Например, технология может пригодиться для удаления биометрических данных уволенных сотрудников, когда компания обязана прекратить их обработку, но не хочет при этом заново переобучать всю систему с нуля.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru