Следить за пользователями можно с помощью целевой рекламы всего за $1000

Следить за пользователями можно с помощью целевой рекламы всего за $1000

Следить за пользователями можно с помощью целевой рекламы всего за $1000

Используя целевую рекламу стоимостью менее 1000 долларов, исследователи из Университета Вашингтона смогли следить за пользователями, определяя их местоположение и привычки.

Эксперты обнаружили, что реклама может использоваться для отслеживания местоположения пользователя в относительном режиме реального времени и определения того, какие приложения используются им на устройстве.

Целью этого исследования было рассмотреть новую перспективу в вопросе конфиденциальности рекламы. Специалисты обнаружили, что по мере того, как рекламодатели стимулируют предоставлять более таргетированные объявления, увеличиваются их возможности.

Многие из этих возможностей используются рекламодателями в легитимных целях, но эксперты подчеркивают, что их также можно использовать злонамеренно. Результатом исследования стало то, что экспертам удалось идентифицировать дом, место работы, маршруты пользователя, а также приложения, которые были на его телефоне.

«Таргетированные объявления могут быть настроены по-разному – на возраст, пол, устройство, операционную систему, IP-адрес и местоположение пользователя», - говорится в пресс-релизе исследователей.

Исследователи рекомендуют пользователям сбросить их рекламные идентификаторы, дабы не давать повода следить за собой и своими привычками.

Эксперты: за год число вредоносных opensource-компонентов возросло в 11 раз

В 2025 году в компании CodeScoring зарегистрировали 457 тыс. вредоносных библиотек с открытым исходным кодом — в 11 раз больше, чем в предыдущем году. Зафиксировано также 14 тыс. новых уязвимостей в таких компонентах.

По словам специалистов, сохраняют актуальность и более ранние неприятные находки — к примеру, RCE-уязвимость Log4Shell, которая все еще присутствует в 15 тыс. сторонних библиотек. Публикация подобных пакетов грозит атаками на цепочку поставок.

В уходящем году также зафиксировано появление новой, еще более опасной угрозы — самоходного червя Shai Hulud, способного создавать новые репозитории и воровать конфиденциальные данные с CI/CD-платформ.

В связи с бурным ростом популярности ИИ объявился новый вектор атаки — slopsquatting: злоумышленники начали использовать склонность больших языковых моделей (БЯМ, LLM) к галлюцинациям для внедрения в легитимные проекты небезопасного кода.

Из-за этой особенности умный помощник по разработке может ошибиться и вместо легитимной библиотеки предложить для использования вредоносную со схожим названием. По данным CodeScoring, в России ИИ-ассистентов применяют 30% разработчиков, и потенциально опасные галлюцинации происходят у LLM в 20% случаев.

Чтобы защититься от атак на цепочку поставок, эксперты советуют вести тщательный учет компонентов, используемых для сборки софта, при установке библиотек выставлять запрет на исполнение скриптов, а также следовать стандарту ГОСТ Р 56939-2024 и активнее внедрять технологии безопасной разработки.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru