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.

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

Google представил VaultGemma — LLM с дифференциальной приватностью

В семействе больших языковых моделей (БЯМ, LLM) с открытым кодом, разработанных в Google, прибавление. Новинка VaultGemma не запоминает конфиденциальные данные при обучении, что предотвращает их слив пользователям.

ИИ-модель, построенная на базе Gemma 2 и работающая по 1 млрд параметров, прошла предварительный тренинг с применением метода дифференциальной приватности (differential privacy) — он добавляет в процесс обучения эталонный шум для ограничения возможности запоминания.

К сожалению, такой подход снижает не только риск утечки конфиденциальных данных, но также точность и быстродействие LLM. Чтобы найти оптимальный баланс между приватностью, практичностью и затратами на вычисления, в Google провели специальное исследование.

Бенчмаркинг показал, что по производительности VaultGemma сравнима с моделями той же величины, но без гарантий конфиденциальности.

 

Подробная информация о новом opensource-проекте, способном ускорить создание приватных и безопасных ИИ-систем для медучреждений, финансовых институтов и госсектора, выложена на Hugging Face и Kaggle.

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