Лазейки в приложении Tinder позволяют следить за пользователями

Лазейки в приложении Tinder позволяют следить за пользователями

Лазейки в приложении Tinder позволяют следить за пользователями

Лазейки в безопасности мобильного приложения Tinder позволяют следить за пользователями. Проблема существует из-за того, что сборки приложения для Android и iOS не могут правильно шифровать сетевой трафик.

Исследователи Checkmarx, обнаружившие два недостатка (CVE-2018-6017, CVE-2018-6018), опубликовали доказательство концепции, согласно которому, находясь в одной сети Wi-Fi с пользователем, можно наблюдать за его действиями, включая просмотры профилей, подсказки и лайки.

Эксперты выложили видео, демонстрирующее наличие проблемы:

Поскольку Tinder, по своей природе, используется в местах массового скопления людей, например, бары и кафе с бесплатным общественным Wi-Fi, эти уязвимости могут быть опасны для большинства пользователей.

Первая проблема, CVE-2018-6017, является результатом использования приложением Tinder небезопасных HTTP-соединений для доступа к изображениям профиля. Отслеживая трафик в общедоступной сети Wi-Fi, злоумышленник может видеть, какие профили просматриваются на устройстве жертвы. Также есть возможность получить информацию профиля жертвы.

Второй недостаток, CVE-2018-6018, позволяет киберпреступнику видеть конкретные действия жертвы, такие как свайпы и лайки. Несмотря на то, что Tinder API использует HTTPS-соединение, определенные действия отдают свои зашифрованные пакеты с установленной длиной.

Проверяя пакеты определенной длины, злоумышленник может связать действия с незащищенным HTTP-профилем. Рекомендация для пользователей достаточно проста: избегайте общественных сетей Wi-Fi, если это возможно. Что касается разработчиков, они должны предпринять шаги для обеспечения безопасности всего трафика приложений.

Подпишитесь на новости

Наталья Касперская поставила под сомнение доверие к генеративному ИИ

Генеративный ИИ умеет писать тексты и код, но можно ли на него полагаться? Наталья Касперская считает, что с доверием к таким системам пока больше вопросов, чем ответов. В интервью корреспонденту Anti-Malware.ru Олесе Афанасьевой на BIS Summit она назвала критерий доверенности применительно к генеративному ИИ загадкой.

По объяснению Касперской, доверенная система должна работать с заранее заданными параметрами и обеспечивать предсказуемый результат.

Генеративный ИИ, по её оценке, под это определение не подпадает: он не способен каждый раз выдавать один и тот же результат.

«Критерий доверенности в применении к генеративному искусственному интеллекту для меня является загадкой», — заявила она.

Главная проблема, считает Касперская, — масштаб моделей. Огромное количество параметров и данных делает полноценную проверку такой системы практически недостижимой. Можно протестировать отдельные ответы и сценарии, но это ещё не доказывает надёжность всей модели.

«Вы можете сделать какие-то выборочные проверки, частичные. Они будут выборочными и частичными, они ничего не докажут», — подчеркнула Касперская.

Получается неудобный вопрос для бизнеса и государства: как доверять системе, поведение которой нельзя исчерпывающе проверить? По словам председателя правления АРПП «Отечественный софт», задача создания доверенного ИИ поставлена, но готового способа её решения она пока не видит.

Одними разговорами, считает Касперская, проблему не закрыть. Нужна совместная работа специалистов по ИИ и информационной безопасности, методистов и разработчиков стандартов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru