937 приложений-фонариков в Google Play злоупотребляют доступом к данным

937 приложений-фонариков в Google Play злоупотребляют доступом к данным

937 приложений-фонариков в Google Play злоупотребляют доступом к данным

Компания Avast обнаружила, что приложения для фонариков для ОС Android запрашивают в среднем 25 разрешений для доступа к разным функциям и данным смартфонов. С помощью мобильной собственной платформы для анализа угроз apklab.io специалисты Avast проанализировали 937 приложений для фонариков в Google Play Store. Исследователи рассматривали как те приложения, которые до сих пор доступны в Google Play Store, так и те, которые когда-либо появлялись в магазине. Согласно результатам, 408 приложений запрашивают до 10 разрешений, 267 — от 11 до 49 разрешений, а 262 приложения запрашивают от 50 до 77 разрешений.

Приложения действительно могут запрашивать разрешения для доступа к данным или некоторым функциям на устройствах, которые им необходимы для работы. Например, приложению фонарика необходим доступ к вспышке телефона, чтобы использовать ее как подсветку. Однако многие приложения запрашивают доступ к большему количеству данных, чем им действительно нужно.

«Смысл некоторых разрешений, запрашиваемых приложениями-фонариками, которые мы изучали, действительно трудно объяснить. Например, запись звука, которую запросили 77 приложений, или список контактов, который зачем-то нужен 180 приложениям. Самое необычное в этом списке — возможность записывать контакты: 21 приложение-фонарик хотело получить его, — говорит Луис Корронс, ИТ-евангелист в Avast. — Приложения-фонарики, которые мы рассмотрели, являются лишь примером того, как даже самые простые приложения могут получить доступ к приватной информации. Часто к личным данным получают доступ не только разработчики приложений, но и рекламодатели, с которыми они работают, чтобы монетизировать эти сведения. Политики конфиденциальности для разработчиков, к сожалению, не являются исчерпывающими, поскольку во многих случаях политики конфиденциальности, относящиеся к третьим сторонам, тесно переплетены».

Не очень ясно, как стоит отмечать приложения, которые запрашивают много разрешений — как вредоносные или только как потенциально опасные. Приложения действительно могут просить дать доступ к самым разным функциям или данным смартфона — но это не означает, что приложение вредоносное.

Кроме того, пользователь сам решает, давать доступ к той или иной функции или нет. Поэтому крайне важно, чтобы пользователи тщательно проверяли разрешения, запрашиваемые приложением, перед его установкой. Кроме того, пользователи должны внимательно ознакомиться с политикой и условиями конфиденциальности, а также с отзывами пользователей на странице загрузки приложения.

Полный анализ приложений-фонариков можно найти в блоге Avast Decoded.

Лучшей защитой от ИИ-атак оказался человек, который никому не верит

ИИ уже прочно засел в кибербезопасности: в 2026 году его используют 78% специалистов против 50% годом ранее. Он сортирует события, помогает разбирать логи, пишет отчёты и расставляет приоритеты. Казалось бы, мечта. Но есть нюанс: доверять ему по-прежнему опасно.

По данным опроса SANS среди 536 ИТ- и ИБ-специалистов, 63% пользователей сталкиваются с серьёзными ошибками ИИ при обнаружении угроз и реагировании на них.

Главные проблемы — ложные срабатывания, слабая работа с новыми атаками и уверенные ответы, которые оказываются полной ерундой.

Две трети опрошенных признались, что за последний год ИИ хотя бы раз направлял их по ложному следу. Каждый одиннадцатый сталкивался с этим более 20 раз. Поэтому в отрасли всё чаще советуют относиться к нейросети как к стажёру: поручать рутину можно, отпускать без проверки — нет.

При этом атакующие тоже не дремлют. 78% организаций сообщили об атаках с применением ИИ: 45% подтвердили это, ещё 33% подозревают. Главная опасность не в каком-то магическом новом вредоносе, а в скорости. Разведка, перемещение по сети и запуск скриптов теперь могут занимать минуты, а не часы.

И вот тут привычные планы реагирования начинают разваливаться. Пока дежурный проснулся, открыл ноутбук и понял, что происходит, злоумышленник уже ушёл дальше.

Самыми эффективными мерами специалисты назвали поведенческое обнаружение, обучение сотрудников, проверку аналитиком и Zero Trust. Специализированные ИИ-защиты от ИИ оказались внизу списка.

Вывод неприятно простой: против умной атаки лучше всего работает не ещё одна нейросеть, а опытный человек с привычкой всё перепроверять.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru