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.

Потребление китайских LLM в России выросло более чем в 11 раз

Российские компании резко нарастили использование китайских больших языковых моделей. По данным MWS Cloud, за первое полугодие 2026 года бизнес израсходовал более 400 млрд токенов — в 11,3 раза больше, чем за весь 2025-й, когда показатель составлял 39,1 млрд.

Безоговорочным лидером осталось семейство Qwen. В 2025 году на него приходилось 20 млрд токенов и 51,1% потребления, а за первые шесть месяцев 2026-го — уже 261,1 млрд и 59,1%.

Второе место сохранила GLM: 91,2 млрд токенов и 20,7%. А вот DeepSeek, занимавшая годом ранее третью строчку, уступила её Kimi. Модели этого семейства набрали 81,4 млрд токенов и 18,4%. Китайская нейросетевая гонка идёт настолько бодро, что вчерашний фаворит сегодня уже ищет себя за пределами пьедестала.

Статистика основана на данных платформ MWS GPT Model Hub и MWS GPT. Их основными клиентами выступают крупные компании. Бизнес использует LLM для работы чат-ботов, персонализации рекламы, подготовки рассылок и описаний товаров, а также анализа отзывов и обращений клиентов. В общем, нейросетям поручают всё, что нужно делать круглосуточно, быстро и желательно без жалоб на понедельник.

По оценке MWS Cloud, весь российский рынок LLM в 2026 году вырастет на 35%, до 19,6 млрд рублей. Облачный сегмент, включающий доступ к моделям по SaaS и API, приблизится к 1,5 млрд рублей.

На фоне спроса MWS Cloud расширила каталог Model Hub почти вдвое — до 17 моделей. В него вошли GLM 5.2, Kimi K2.6, Qwen3.6, Gemma 4, GPT OSS, а также средства распознавания и синтеза речи и реранкеры для поисковых систем и RAG-конвейеров. Доступ предоставляется через единый OpenAI-совместимый API.

Судя по объёму токенов, российский бизнес уже не экспериментирует с китайскими LLM. Он кормит ими рабочие процессы — и аппетит растёт быстрее, чем успевает обновляться каталог моделей.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru