Миллионы Android-приложений подвергают риску данные пользователей

Миллионы Android-приложений подвергают риску данные пользователей

Миллионы Android-приложений подвергают риску данные пользователей

Исследователи «Лаборатории Касперского» проанализировали несколько популярных приложений для Android и обнаружили, что некоторые из них передают незашифрованные данные пользователей через протокол HTTP. Этим они подвергают такую информацию опасности раскрытия. Как выяснили эксперты, это в основном происходит из-за того, что разработчики используют готовые сторонние рекламные SDK. Суммарное количество установок исследованных приложений составляет несколько миллиардов по всему миру.

SDK — это специальные наборы инструментов для создания ПО для той или иной платформы. Часто они распространяются бесплатно и позволяют разработчикам сфокусироваться на уникальных особенностях приложения, предоставляя готовые решения для стандартных функций. Например, рекламные SDK собирают пользовательские данные, чтобы показывать релевантные объявления. Для этого модуль передаёт данные на домены популярных рекламных сетей.

Дальнейший анализ приложений показал, что данные передаются незашифрованными по протоколу HTTP. Это значит, что во время передачи на сервер они никак не защищены: из-за отсутствия шифрования данные может перехватить кто угодно. Например, это могут сделать злоумышленники через незащищённый Wi-Fi или заражённый домашний роутер.

Кроме того, перехваченные данные могут быть изменены. Например, приложение может начать показывать вредоносные объявления вместо легитимных. В результате, пользователя могут побудить скачать вредоносное приложение и таким образом подвергнуть ещё большей опасности.

Исследователи «Лаборатории Касперского» проанализировали логи и сетевой трафик приложений во внутренней виртуальной среде (так называемой «песочнице») Android. Это необходимо чтобы понять, какие приложения передают незашифрованные данные по HTTP. Они выявили несколько известных доменов, большинство из них относятся к популярным рекламным сетям. Количество приложений, использующих эти SDK, достигает нескольких миллионов.

Среди информации, которая может быть украдена в таких случаях:

  • личные данные: имя пользователя, возраст, пол; иногда сюда включают уровень дохода, номер телефона и адрес электронной почты (согласно другому исследованию «Лаборатории Касперского», в приложениях для знакомств люди делятся довольно большим количеством информации);
  • информация об устройстве: производитель, модель, разрешение экрана, версия ОС и название приложения;
  • местоположение устройства и потенциально пользователя.

«Сначала мы подумали, что это просто несколько случаев небрежного отношения к безопасности со стороны разработчиков. Однако реальный масштаб проблемы поражает. Сторонние SDK используются в миллионах приложений. Это подвергает личные данные угрозе: они могут быть украдены и модифицированы. А это, в свою очередь, может привести к заражениям вредоносным ПО, попыткам шантажа и другим атакам на пользователей и их устройства», — отметил Роман Унучек, антивирусный эксперт «Лаборатории Касперского».

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