Приложения Tinder, Grindr сливают личные данные пользователей

Приложения Tinder, Grindr сливают личные данные пользователей

Приложения Tinder, Grindr сливают личные данные пользователей

Одни из самых популярных приложений для онлайн-знакомств Tinder и Grindr делятся данными пользователей с третьей стороной. Тревогу по этому поводу забила норвежская правозащитная организация.

По словам Norwegian Consumer Council (NCC), приложение Grindr, позиционируемое как крупнейший сервис для знакомств людей с нетрадиционной ориентацией, «сливает» данные геолокации, IP-адреса, возраст и пол пользователей.

Сторонние компании, с которыми Grindr делится конфиденциальной информацией, якобы помогают усовершенствовать рекламный механизм сервиса — выдавать наиболее таргетированные объявления.

Все передаваемые данные могут косвенно раскрыть сексуальные предпочтения и ориентацию людей, доверившихся приложению для знакомств.

В отчёте под названием «Out of Control» специалисты исследуют данные, передаваемые 10 популярными приложениями. Изучив вопрос, эксперты пришли к выводу, что рекламная машина иногда склонна нарушать закон.

Tinder также не остался без внимания — приложение делится личной информацией пользователей как минимум с 45 компаниями.

Подпишитесь на новости

Квантовая случайность дала сбой: ИИ может найти подсказки для взлома

Квантовая физика умеет создавать настоящую случайность, но инженеры всё ещё способны её испортить. Генератор может успешно пройти статистические тесты и при этом выдавать атакующему достаточно подсказок, чтобы тот попробовал предсказать следующие числа.

Европейский институт телекоммуникационных стандартов выпустил руководство ETSI TR 104 171 по разработке и оценке квантовых генераторов случайных чисел — QRNG.

Такие устройства измеряют квантовый процесс, обрабатывают полученные данные и передают случайные значения криптографическим системам для создания ключей и выполнения других защитных операций.

Проблема в том, что безопасность зависит не только от квантового источника. Датчики, блоки питания, сигнальные процессоры и алгоритмы обработки способны добавлять шум, часть которого может оказаться предсказуемой.


ETSI предупреждает, что системы искусственного интеллекта могут помочь злоумышленникам анализировать большие объёмы данных и находить такие закономерности.

Ещё одним источником подсказок способны стать изменения энергопотребления и электромагнитное излучение устройства. Связав побочные сигналы с выдаваемыми числами, атакующий теоретически сможет ослабить защищённую ими криптографию.

Авторы отчёта предлагают применять принцип нулевого доверия к энтропии (entropy zero trust). Производителям и операторам следует проверять квантовый источник, контролировать обработку данных, постоянно искать аномалии, защищать оборудование от вмешательства и шифровать каналы доставки чисел приложениям.

Для расследования сбоев рекомендуется записывать время генерации, версию работающего ПО и происхождение выходных данных. В многопользовательских системах потоки разных клиентов должны быть изолированы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru