Android-приложения со 100 млн загрузок и более будут проверяться на баги

Android-приложения со 100 млн загрузок и более будут проверяться на баги

Android-приложения со 100 млн загрузок и более будут проверяться на баги

Google намерен платить исследователям за обнаружение уязвимостей в приложениях сторонних разработчиков, количество загрузок которых превышает 100 миллионов. Таким образом, интернет-гигант расширяет действие своей программы по поиску багов, включая туда все приложения с 100 млн и более загрузок.

Это значит, что исследователи в области кибербезопасности уже со вчерашнего дня могут сообщать о проблемах безопасности, найденных в таких программах. Google будет выплачивать вознаграждение за каждый такой репорт.

При этом любое стороннее приложение, которое установили более 100 миллионов пользователей, попадает под действие программы. Разработчикам даже не надо ничего подписывать.

В случае обнаружения уязвимости в таком приложении Google первым делом уведомит его разработчика. Если последний не сможет оперативно устранить брешь, программа будет удалена из официального магазина Play Store.

Более того, всем известные разработчики приложений вроде Facebook, Microsoft или Twitter (у которых есть свои программы по поиску багов) из программы Google не исключаются.

Отметается, что исследователи могут сообщить об уязвимости Google, а потом отправить уведомление об этом же баге крупному разработчику с помощью его собственной программы.

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru