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».

Нейросеть как цифровой костыль: учёные предупредили об ослаблении мышления

Активное использование искусственного интеллекта может постепенно ослаблять навыки, которые человек передаёт нейросети. К такому выводу пришли исследователи из университетов Ватерлоо, Торонто и Пердью. Впрочем, отправлять ChatGPT на костёр рано: проблема не в самом ИИ, а в привычке использовать его вместо собственной головы.

Учёные называют этот процесс когнитивной разгрузкой. Человек поручает внешнему инструменту запоминать информацию, искать решения и выстраивать рассуждения.

Результат появляется быстрее, но мозг получает меньше практики. Если так продолжается долго, самостоятельно выполнить знакомую задачу становится сложнее.

Показательный эксперимент провели почти с тысячей школьников, изучавших математику. Во время тренировок обычный помощник на базе GPT-4 улучшил их результаты на 48%.


Однако после отключения нейросети ученики написали проверочную работу на 17% хуже группы, которая занималась без ИИ. Другой вариант ИИ-репетитора работал иначе: не выдавал готовое решение, а подталкивал школьников к самостоятельному ответу. В этом случае заметного ухудшения результатов не обнаружили.


Похожий эффект исследователи наблюдали у врачей, применявших ИИ для поиска аденом во время колоноскопии. После возвращения к работе без алгоритма эффективность специалистов снизилась: показатель выявления образований упал с 28,4 до 22,4%.

Особенно опасной такая зависимость может стать в профессиях, где необходимо самостоятельно принимать сложные решения. Чем больше работы забирает алгоритм, тем реже человек тренирует собственные навыки.


Отказываться от нейросетей авторы не предлагают. Безопаснее использовать их для подсказок, объяснений, обратной связи и проверки собственных выводов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru