За прошлый из Google Play были удалены 100 000 разработчиков вредоносов

За прошлый из Google Play были удалены 100 000 разработчиков вредоносов

За прошлый из Google Play были удалены 100 000 разработчиков вредоносов

Согласно статистике Google, в 2017 году компания удалила более 700 000 приложений, которые нарушали политики Google Play, из своего официального магазина приложений. Среди них были приложения с неприемлемым контентом, а также откровенно вредоносные программы, похищающие данные пользователей.

Эта цифра оказалась больше на 70 % чем количество приложений, удаленных по тем же причинам в 2016 году. Менеджер проекта Google Play Эндрю Ан говорит, что у компании стало гораздо эффективнее получаться выявлять и нейтрализовывать нежелательные и вредоносные приложения. Сейчас вся процедура детектирования и удаления проблемной программы из магазина занимает приблизительно один день.

Господин Ан уточнил, что 99 % нежелательных приложений были удалены компанией еще до того, как кто-либо смог их установить.

По словам менеджера проекта, использование Google новых моделей и методов машинного обучения для улучшения обнаружения вредоносных и нежелательных приложений полностью себя оправдывают. Также команда компании довольно внедрением Google Play Protect.

Google Play Protect представляет собой комплексное решение для Android-устройств, которое, помимо прочего, сканирует и проверяет, какие приложения пользователи загружают из Google Play, а также периодически проверяет устройство на наличие уже установленных потенциально вредоносных приложений.

«Мы также разработали новые модели и методы обнаружения, которые могут выявлять разработчиков нежелательных или вредоносных приложений. Это привело к тому, что в 2017 году 100 000 разработчиков злонамеренных приложений покинули площадку Google Play. Также им гораздо труднее стало создавать новые аккаунты и публиковать вредоносных приложения повторно», — подчеркивает Эндрю Ан.

Сигналы Wi-Fi позволяют определять активность человека за стеной

В конце февраля в топы GitHub Trending неожиданно вырвался проект с открытым исходным кодом RuView, который раньше был известен как Wi-Fi DensePose. На первый взгляд это ещё один эксперимент на стыке ИИ и граничных вычислений, но на деле история куда интереснее и тревожнее.

RuView показывает, что обычные сигналы Wi-Fi можно использовать не только для связи, но и буквально для «чтения» происходящего в помещении.

Система умеет отслеживать движения человека, оценивать позу тела и даже фиксировать дыхание и сердечный ритм, причём без камер, без интернета и, как утверждают разработчики, даже через стены.

С технической точки зрения проект опирается на анализ Channel State Information (CSI) — данных о том, как радиоволны рассеиваются, отражаются и меняются при взаимодействии с телом человека. В отличие от примитивных метрик уровня сигнала, CSI даёт куда более детальную картину: учитываются амплитуда и фаза сигнала по множеству поднесущих. Именно это и позволяет системе замечать микроскопические изменения, возникающие, когда человек двигается, сидит, спит или просто дышит.

По данным Ruvnet, RuView построен на базе академических исследований специалистов Университета Карнеги — Меллона. Для работы системе достаточно сети из 4-6 недорогих узлов на ESP32-S3, а общий бюджет такого комплекта может составлять примерно 54 доллара. Эти сенсоры формируют радиочастотную модель помещения, а ИИ затем анализирует, как человеческое тело меняет картину распространения сигнала.

 

Разработчики заявляют, что платформа обрабатывает данные с частотой до 54 тысяч кадров в секунду благодаря оптимизированной кодовой базе на Rust. Поверх этого работает нейросеть, которая переводит изменения поля Wi-Fi в 17 ключевых точек тела — от головы и локтей до коленей и бёдер. Кроме позы, система, как утверждается, может отслеживать дыхание в диапазоне 6-30 вдохов в минуту и пульс в диапазоне 40-120 ударов в минуту.

На бумаге всё это выглядит как красивая технология для спасателей, медицины и ухода за пожилыми. И действительно, сценарии звучат гуманно: мониторинг состояния человека без камер, поиск людей в задымлённых помещениях, наблюдение за пациентами без носимых датчиков. Но у технологии есть и другая сторона, куда менее комфортная.

Эксперты по кибербезопасности уже предупреждают, что RuView открывает новую категорию рисков: скрытое физическое наблюдение, которое почти невозможно заметить. Сигналы Wi-Fi проходят через мебель, стены и перекрытия, а значит, теоретически злоумышленник может разместить недорогие модули рядом со зданием и анализировать происходящее внутри. В отличие от камер, такой способ не зависит от освещения, дыма или прямой видимости. А поскольку работа идёт на физическом уровне радиосигнала, шифрование вроде WPA3 здесь не помогает.

Отдельная проблема в том, что такая схема практически не оставляет привычных сетевых следов. Если устройство пассивно анализирует радиосреду, администраторам сложно обнаружить его стандартными средствами мониторинга. На этом фоне возникают и юридические вопросы: например, как регулировать технологию, которая не собирает изображения или прямые идентификаторы, но всё равно позволяет следить за человеком в реальном пространстве.

Среди возможных защитных мер специалисты называют рандомизацию CSI на стороне роутеров, хотя пока это скорее исследовательское направление. Более надёжным вариантом считается физическое RF-экранирование: металлические сетки, экранирующие материалы или специальные покрытия для помещений с повышенными требованиями к безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru