В июле опасные Android-приложения из Google Play скачали 32 млн раз

В июле опасные Android-приложения из Google Play скачали 32 млн раз

В июле опасные Android-приложения из Google Play скачали 32 млн раз

Официальный магазин приложений для Android Google Play в последнее время часто подвергается критике за большое количество вредоносных программ, размещённых на его площадке. Несмотря на жёсткие меры, злоумышленники находят способ загрузить свои приложения в магазин. Специалист компании ESET Лукас Стефанко поделился собранной за июль статистикой скачиваний опасных программ из Google Play.

Всего в прошлом месяце, по словам Стефанко, из официального магазина Google Play можно было загрузить 205 «вредных» приложений. Звучит не так уж ужасно, пока вы не узнаете общее количество загрузок этих программ — 32 миллиона.

В Twitter исследователь ESET поделился статистикой — эксперт разбил вредоносные приложения по группам и привёл количество скачиваний каждого типа зловредов.

Как видно из статистики Стефанко, самыми популярными нежелательными приложениями стали программы, в которых содержится скрытая реклама. За ними идёт мошенничество с платными подписками — более одной трети всех загрузок.

Эксперты считают, что Google стоит задуматься над введением дополнительных мер безопасности, чтобы свести к минимуму возможность загрузки потенциально опасных приложений в официальный магазин Google Play.

В России разработали способ удалить свой биометрический след

В ИТ-компании «Криптонит» (входит в «ИКС Холдинг») разработали метод, который позволяет выборочно удалять цифровые образы людей из систем распознавания лиц. Если совсем просто, речь идёт о технологии, которая должна помочь реализовать право человека отозвать согласие на обработку своей биометрии — так, чтобы система действительно перестала его узнавать.

Проблема тут в том, что современные системы распознавания лиц устроены не так прямолинейно, как может показаться.

Даже если сведения о человеке формально удалили из базы, его цифровой образ может всё равно остаться внутри уже обученной модели. То есть на бумаге данные вроде бы стерли, а на практике алгоритм всё ещё способен узнать этого человека.

Именно это и делает тему особенно чувствительной. С биометрией всё сложнее, чем с обычными персональными данными: пароль можно поменять, а лицо — нет. Если такие данные утекают, риски уже совсем другого уровня, потому что украденные цифровые слепки можно использовать для создания поддельных образов и обхода биометрической аутентификации.

 

В «Криптоните» утверждают, что их метод решает задачу не маскировкой и не косметическим удалением, а на уровне внутренней логики самой модели. Проще говоря, алгоритм перестаёт использовать сведения о конкретном человеке и больше не может его распознавать, при этом способность узнавать остальных людей сохраняется.

По словам разработчиков, на тестовых наборах данных технология показала заметное снижение эффективности распознавания именно тех лиц, которые нужно «забыть», — до 88%. При этом общая точность системы, как утверждается, осталась на прежнем уровне.

Практическое применение у такого подхода вполне очевидное. В первую очередь это системы видеонаблюдения с распознаванием лиц, СКУД и корпоративная безопасность. Например, технология может пригодиться для удаления биометрических данных уволенных сотрудников, когда компания обязана прекратить их обработку, но не хочет при этом заново переобучать всю систему с нуля.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru