76% приложений для iOS и Android небезопасно хранят данные

76% приложений для iOS и Android небезопасно хранят данные

76% приложений для iOS и Android небезопасно хранят данные

Эксперты Positive Technologies назвали бич современных мобильных приложений по части обеспечения конфиденциальности пользователей. Основным недостатком программ для смартфонов оказалось небезопасное хранение данных.

Исследователи проанализировали приложения, разработанные для двух самых популярных мобильных ОС — iOS и Android. Большинство таких программ хранят данные, пренебрегая основными правилами безопасности информации.

В результате киберпреступник может получить доступ к данным пользователя удаленно, для этого ему не потребуется физический доступ к смартфону своей цели.

В этом смысле у Android-приложений дела обстоят несколько хуже — критические уязвимости встречаются чаще, чем у аналогов для iOS (43% против 38%). Однако исследователи отмечают, что такую разницу можно не учитывать, она слишком несущественна.

Отчет Positive Technologies говорит о том, что проблема небезопасного хранения данных встречается в 76% мобильных приложений. Это чревато тем, что злоумышленники могут получить доступ к крайне важной информации пользователя: паролям, финансовой информации, персональным данным и личной переписке.

Подпишитесь на новости

В VK Business Analytics добавили ИИ для поиска сбоев в бизнес-процессах

Заказ опоздал, отделы кивают друг на друга, а крайний снова аналитик. VK Tech обновил VK Business Analytics: новые инструменты помогают находить причины проблем на стыке процессов, автоматически размечать рабочие операции и готовить задания для автоматизации.

О возможностях компания рассказала в своём блоге. Обновление затронуло Process Mining, Task Mining и ИИ-ассистента, который отвечает на вопросы с учётом того, как компания работает на самом деле.

В Process Mining появился мультипроцессный граф — общая схема связанных процессов на основе данных корпоративных систем. Например, он помогает выяснить, почему сорвался срок заказа: проблема могла возникнуть при согласовании документов, хотя заметили её уже на этапе исполнения.

В Task Mining ИИ взял на себя разметку операций. Алгоритм находит повторяющиеся цепочки действий на рабочих компьютерах, а языковая модель присваивает им понятные названия с учётом специфики бизнеса. Анализ ведётся без привязки к конкретным сотрудникам. На выходе — список направлений для оптимизации и технические задания для автоматизации.

ИИ-ассистент использует контекстную модель, собранную из данных обоих модулей. Она учитывает даже обходные шаги, которых нет в регламентах. Аналитик задаёт вопрос обычным языком, а получает текст, график, карту процесса или дашборд.

По замыслу разработчиков, ручного разбора станет меньше.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru