Исследование 17 260 Android-приложений не выявило признаков шпионажа

Исследование 17 260 Android-приложений не выявило признаков шпионажа

Исследование 17 260 Android-приложений не выявило признаков шпионажа

Тщательное исследование 17 260 приложений для Android показало, что некоторые из них могут случайно делать скриншоты и загружать их в Сеть. Однако нет доказательств тому, что эти приложения скрытно активируют камеру или микрофон, чтобы шпионить за владельцами устройств.

Исследование провели ученые из Северо-Западного и Калифорнийского университетов, в ходе него было проанализировано поведение популярных приложений, доступных в официальном магазине Google Play, а также приложений из трех альтернативных магазинов.

Таким образом, исследователи оценили поведение 15 627 приложений из официального магазина Google Play, 510 приложений из AppChina, 528 приложений из Mi.com и 285 приложений из портала Anzhi.

Ключевыми моментами исследования были следующие вопросы:

  1. Какие приложения запрашивают разрешение на доступ к камере и микрофону телефона;
  2. У каких приложений есть код, вызывающий функции API, специфичные для мультимедиа (Audio API, Camera API или Screen Capture API);
  3. Находятся ли функции для вызова этих API в коде самого приложения или же в сторонней библиотеке, встроенной в приложение.

Исследователи обнаружили, что многие приложения запрашивают доступ к мультимедийным ресурсам в целом, но только небольшая их часть по факту используют эти разрешения.

«Это все равно лазейка для потенциальных злоумышленников, так как ранее неиспользуемые разрешения могут быть использованы новым сторонним кодом, которым разработчик может дополнить приложение», — объясняют специалисты.

Однако есть и положительный момент — из 17 260 приложений эксперты наткнулись лишь на 21, которые записывали и отправляли мультимедийные данные, используя сетевое соединение.

Их этих 21 12 отправляли информацию в виде простого текста через незащищенное соединение (HTTP).

Среди таких приложений были и те, которые загружали изображения на облачные серверы для их редактирования, однако тот факт, что пользователей об этом не уведомляли, уже позволяет считать это утечкой.

Исследователям не удалось обнаружить признаки скрытой записи через микрофон или камеру.

Однако эксперты отметили нехорошую тенденцию использования сторонних библиотек. Специалисты отметили, что основная часть рисков связана именно со сторонними библиотеками, которые часто злоупотребляют выданными приложению разрешениями.

Растущая мощность ИИ-моделей OpenAI ставит под угрозу кибербезопасность

Компания OpenAI предупреждает, что ее ИИ-модели стремительно расширяют возможности, которые пригодны для нужд киберобороны, но в тоже время повышают риски в случае злоупотребления, и это нельзя не учитывать.

Так, проведенные в прошлом месяце CTF-испытания GPT-5.1-Codex-Max показали результативность 76% — почти в три раза выше, чем GPT-5 на тех же задачах в августе (27%).

Разработчик ожидает, что последующие ИИ-модели продолжат этот тренд, и их можно будет использовать для аудита кодов, патчинга уязвимостей, создания PoC-эксплойтов нулевого дня, а также тестирования готовности организаций к сложным, скрытным целевым атакам.

Во избежание абьюзов OpenAI принимает защитные меры: учит свои творения отвечать отказом на явно вредоносные запросы, мониторит их использование, укрепляет инфраструктуру, применяет EDR и Threat Intelligence, старается снизить риск инсайда, внимательно изучает обратную связь и наладила партнерские связи со специалистами по Red Teaming.

В скором времени компания с той же целью запустит программу доверенного доступа (trusted access), в рамках которой киберзащитники смогут с разной степенью ограничений пользоваться новыми возможностями выпускаемых моделей. В настоящее время их приглашают присоединиться к бета-тестированию ИИ-инструмента выявления / коррекции уязвимостей Aardvark, подав заявку на сайте OpenAI.

Для расширения сотрудничества с опытными специалистами по киберзащите будет создан консультационный Совет по рискам — Frontier Risk Council. Компания также взаимодействует с другими ИИ-исследователями через НКО Frontier Model Forum, работая над созданием моделей угроз и выявлением узких мест, способных создать препятствие ИИ-атакам.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru