Популярные мобильные игры для детей содержат опасные уязвимости

Популярные мобильные игры для детей содержат опасные уязвимости

Популярные мобильные игры для детей содержат опасные уязвимости

Исследователи компании Ростелеком-Solar проанализировали 14 популярных мобильных игровых приложений для детей. В отчете компании, приуроченном ко Дню защиты детей, оцениваются киберриски, с которыми сталкиваются юные геймеры.

По словам экспертов Ростелеком-Solar, обнаруженные в популярных мобильных игровых приложениях уязвимости вполне могут привести к полной утрате конфиденциальности маленьких пользователей. Может дойти до того, что злоумышленники получат доступ к платежной информации.

Аналитики обращают внимание, что платные опции в играх в настоящее время довольно востребованы — дети готовы заплатить за те или иные преимущества в игре. В этом случае уязвимости в игровых приложениях могут стать причиной утечки персональных данных и платежной информации.

В результате компания Ростелеком-Solar провела сравнительное исследование защищенности следующих популярных мобильных игровых приложений для детей:

  • 3D Лабиринт
  • Angry Birds 2
  • Asterix and Friends
  • Cut the Rope
  • Disney Crossy Road
  • Dragons: Rise of Berk
  • LEGO® NINJAGO®: Ride Ninja
  • Minion Rush: «Гадкий Я»
  • «Лунтик: Детские игры»
  • «Маша и Медведь: Игры для Детей»
  • «Ми-ми-мишки»
  • «Смешарики. Крош»
  • «Таинственные дела Скуби-Ду»
  • «Три Кота Пикник»

Для исследования были выбраны как iOS-, так и Android-варианты приложений. При этом учитывался их рейтинг и количество скачиваний в официальных магазинах App Store и Google Play.

Результаты оказались удручающими: более чем в 80% Android-приложений, содержащих критические уязвимости, ключ шифрования задан в исходном коде, что открывает злоумышленникам доступ к содержащимся в приложении данным.

Более половины Android-версий приложений, содержащих уязвимости, могут привести к полной утрате конфиденциальности пользовательских данных.

Самыми безопасными Android-версиями мобильных игровых приложений для детей были названы: «Три Кота Пикник» (DevGame OU), «Маша и Медведь: Игры для Детей» (Hippo Games for Kids) и «Таинственные дела Скуби-Ду» (Warner Bros). Они заработали 4.6, 4.6 и 4.1 балла соответственно из 5-ти возможных.

Наименее защищенная игра — Disney Crossy Road (Disney), 0.9 балла из 5.0.

Что касается версий этих игр для другой мобильной операционной системы — iOS, то там еще все более печально — только одному приложению удалось продемонстрировать уровень защищенности в 2.6 балла из 5-ти, что является показателем чуть выше среднего по отрасли. Этим приложением стала игра LEGO® NINJAGO®: Ride Ninja (LEGO System A/S).

Наименее защищенными играми под iOS признаны «Три Кота Пикник» (DevGame OU) и «Маша и Медведь: Игры для Детей» (Indigo Kids) – их общий уровень защищенности, согласно методике оценки Solar appScreener, равен 0.0 балла.

Также все iOS-версии приложений имеют одну общую серьезную проблему — «слабый алгоритм хеширования», потенциально ведущей к компрометации пользовательских данных. Кроме того, все iOS-приложения содержат уязвимости, которыми злоумышленник может воспользоваться для выполнения вредоносного кода на смартфоне или осуществления атаки на приложение.

Подпишитесь на новости

Роскомнадзор встроил машинное обучение в систему фильтрации трафика

Роскомнадзор внедрил механизм фильтрации интернет-трафика на основе машинного обучения и потратил на него 2,27 млрд рублей. Это следует из паспорта ведомственной программы цифровой трансформации на 2026-2028 годы. В документе указано, что РКН использует отечественную модель, развернутую на собственной инфраструктуре.

Ее название не раскрывается, большая языковая модель в системе не применяется.

С паспортом программы ознакомился Forbes. Механизм встроен в автоматизированную систему обеспечения безопасности российского сегмента интернета (АСБИ).

Через нее Роскомнадзор управляет ТСПУ, оборудованием для фильтрации трафика на сетях операторов связи. На установку новых и модернизацию действующих ТСПУ в 2026 году заложено 3,99 млрд рублей основного финансирования и еще 6,2 млрд рублей дополнительного.

О планах использовать ИИ для фильтрации стало известно в январе. В мае ведомство собиралось взять для этого модель Astra AI от «Группы Астра».

VPN в описании механизма прямо не упоминается. Дмитрий Кутейников из RKS Global считает, что модель может оценивать вероятность использования VPN по внешним признакам, например по размеру и ритму пакетов или длительности сессии, без чтения содержимого. По его словам, под ошибочную блокировку могут попасть корпоративные VPN и облачные сервисы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru