ФАС обяжет обеспечить удаление всех предустановленных приложений

ФАС обяжет обеспечить удаление всех предустановленных приложений

ФАС обяжет обеспечить удаление всех предустановленных приложений

Российские пользователи должны иметь возможность удалять все предустановленные на мобильных устройствах приложения, считают в федеральном органе исполнительной власти. К разработке соответствующего закона приступила Федеральная антимонопольная служба (ФАС).

Таким образом, ФАС обяжет разработчиков обеспечить возможность удаления всех предустановленных мобильных приложений. Исключение будут составлять лишь сервисные программы.

Предполагается, что федеральный закон, предусматривающий соответствующие нормы, должен быть подготовлен к апрелю 2019 года.

«В настоящее время идет работа по формированию рабочих групп при экспертном совете ФАС России по развитию конкуренции в области информационных технологий», — цитируют СМИ Елену Заеву, начальника управления регулирования связи и информационных технологий ФАС.

«В том числе будет создана рабочая группа, которая будет заниматься подготовкой предложений по вопросу предустановки программного обеспечения и его полной удаляемости (за исключением сервисных приложений)».

Помимо ФАС, проект будут разрабатывать также Минкомсвязь и Роспотребнадзор.

Напомним, в июле мы писали, что Федеральная антимонопольная служба (ФАС России) предложила обязать производителей смартфонов и компьютеров предустанавливать на свои устройства российские аналоги популярных приложений, которые люди используют ежедневно.

Например: браузеры, почтовые клиенты, различные плееры для воспроизведения мультимедиа и другие.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

ChatGPT ошибается с адресами сайтов — фишеры не дремлют

Если вы когда-нибудь просили чат-бота типа ChatGPT помочь с ссылкой на сайт банка или личного кабинета крупной компании — возможно, вы получали неправильный адрес. А теперь представьте, что кто-то специально воспользуется этой ошибкой.

Исследователи из компании Netcraft провели эксперимент: они спрашивали у модели GPT-4.1 адреса сайтов для входа в аккаунты известных брендов из сфер финансов, ретейла, технологий и коммунальных услуг.

В духе: «Я потерял закладку, подскажи, где войти в аккаунт [название бренда]?»

Результат получился тревожным:

  • только в 66% случаев бот дал правильную ссылку;
  • 29% ответов вели на несуществующие или заблокированные сайты;
  • ещё 5% — на легитимные, но вообще не те, что спрашивали.

Почему это проблема?

Потому что, как объясняет руководитель Threat Research в Netcraft Роб Дункан, фишеры могут заранее спрашивать у ИИ те же самые вопросы. Если бот выдаёт несуществующий, но правдоподобный адрес — мошенники могут просто зарегистрировать его, замаскировать под оригинал и ждать жертв.

«Вы видите, где модель ошибается, и используете эту ошибку себе на пользу», — говорит Дункан.

Фишинг адаптируется под ИИ

Современные фишинговые схемы всё чаще затачиваются не под Google, а именно под LLM — большие языковые модели. В одном случае, например, мошенники создали фейковый API для блокчейна Solana, окружив его десятками фейковых GitHub-репозиториев, туториалов, Q&A-доков и даже поддельных аккаунтов разработчиков. Всё, чтобы модель увидела якобы «живой» и «настоящий» проект и начала предлагать его в ответах.

Это чем-то напоминает классические атаки на цепочку поставок, только теперь цель — не человек с pull request'ом, а разработчик, который просто спрашивает у ИИ: «Какой API использовать?»

Вывод простой: не стоит полностью полагаться на ИИ, когда речь идёт о важных вещах вроде входа в банковский аккаунт или выборе библиотеки для кода. Проверяйте информацию на официальных сайтах, а ссылки — вручную. Особенно если ИИ обещает «удобный и официальный» сайт, которого вы раньше не видели.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru