Найдено 1325 приложений, обходящих ограничения системы Android

Найдено 1325 приложений, обходящих ограничения системы Android

Найдено 1325 приложений, обходящих ограничения системы Android

Исследователи обнаружили более 1000 Android-приложений, которые способны обойти ограничения, наложенные операционной системой, и получить точную геолокацию пользователя, идентификаторы мобильного устройства и другие важные данные. В Google заявили, что эта проблема будет устранена не раньше выхода Android Q.

Специалисты Международного института информатики (ICSI), некоммерческой организации, утверждают, что им удалось выявить 1325 Android-приложений, собирающих данные со смартфона даже после того, как пользователь отклонил их запросы на соответствующие разрешения в системе.

Серж Егельман, глава отдела безопасности и конфиденциальности в ICSI, представил соответствующий отчет на конференции PrivacyCon.

«У пользователей есть несколько инструментов, которые помогают контролировать уровень конфиденциальности. Если же разработчики приложений могут обойти эти ограничения, тогда какой смысл запрашивать у пользователя разрешение на доступ к тем или иным функциям», — объясняет Егельман.

Эксперт утверждает, что проинформировал Google о проблеме еще в сентябре прошлого года. Американский интернет-гигант заверил, что устранит проблему с выходом Android Q, релиз которой запланирован на этот год.

Google планирует спрятать от приложений геолокацию, отмеченную в фотографиях, а также обязать использующие Wi-Fi приложения получить доступ к местоположению.

В ходе исследования ICSI были проанализированы 88 тысяч приложений из официального магазина Google Play. Из них было выделено 1325 программ, обходящих ограничения, наложенные Android.

Например, приложение Shutterfly для редактирования фотографий — как передает CNet, оно собирало координаты GPS из сделанных пользователем снимков.

ИИ научился выявлять депрессию по голосовым сообщениям в WhatsApp

Учёные показали, что депрессию можно распознать буквально «по голосу» — и для этого не нужны ни долгие опросники, ни визит к врачу. Достаточно короткого голосового сообщения в WhatsApp (принадлежит Meta, признанной экстремистской и запрещенной в России).

Исследователи из Медицинской школы Санта-Каса-де-Сан-Паулу и компании Infinity Doctors разработали медицинскую языковую модель, которая с высокой точностью определяет наличие депрессивного расстройства по аудиосообщениям.

Результаты работы опубликованы 21 января 2026 года в открытом журнале PLOS Mental Health.

В эксперименте модель анализировала короткие голосовые сообщения, где участники просто рассказывали, как прошла их неделя. И результат оказался неожиданным: у женщин с диагностированной депрессией точность распознавания превысила 91%.

Это один из лучших показателей среди подобных исследований, особенно с учётом того, что речь идёт о бытовых сообщениях, а не специально записанных медицинских интервью.

Для обучения и тестирования использовались два набора данных с WhatsApp-аудио от носителей португальского. В них вошли записи пациентов с подтверждённым диагнозом «большое депрессивное расстройство» и контрольной группы без депрессии.

Часть сообщений была максимально простой — участникам предлагали досчитать от одного до десяти, другая часть — более естественной: свободный рассказ о прошедшей неделе.

Лучше всего модель справлялась именно со «спонтанной речью». У мужчин точность в этом же сценарии оказалась ниже — около 75%, что авторы связывают с меньшим числом мужских голосов в обучающей выборке и возможными различиями в речевых паттернах. При анализе простого счёта до десяти разница между полами почти исчезала: точность составляла около 80% у женщин и чуть меньше у мужчин.

По словам авторов, модель улавливает тонкие акустические признаки — темп речи, интонации, паузы, — которые сложно заметить человеку, но хорошо видит машинное обучение. И главное — всё это происходит в привычном для людей формате повседневного общения.

Исследователи считают, что при дальнейшем развитии технология может лечь в основу недорогих и удобных инструментов раннего скрининга депрессии, не требующих сложных процедур и не нарушающих повседневные привычки пользователей.

Как отметил старший автор исследования Лукас Маркес, «незаметные акустические особенности обычных голосовых сообщений могут с неожиданной точностью указывать на депрессивные состояния».

Напомним, в недавнем исследовании метаданные WhatsApp показали: мы плохо понимаем, как ведём себя в чатах.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru