14% Android-приложений содержат противоречивые политики сбора данных

14% Android-приложений содержат противоречивые политики сбора данных

14% Android-приложений содержат противоречивые политики сбора данных

Множество приложений для Android, размещённых в официальном магазине Google Play Store, содержат противоречивые политики относительно сбора данных пользователей. Чтобы собрать такую статистику, исследователи создали инструмент под названием PolicyLint.

С помощью PolicyLint специалисты проанализировали (PDF) 11 430 приложений, размещённых в Play Store. В результате удалось выявить 14,2% (1 618) приложений, предлагающих политики с противоречащими друг другу пунктами. При этом все сомнительные моменты касаются сбора пользовательских данных.

Например, в одном месте разработчики приложений утверждают, что их софт не собирает персональные данные, а в другой части есть информация о том, что адреса электронной почты и имена пользователей собираются и передаются авторам приложений.

По словам исследователей, причиной таких противоречивых политик могут выступать онлайн-сервисы, позволяющие автоматически генерировать подобные документы. 59 проанализированных Android-приложений использовали эти шаблоны, они и создали противоречия.

«Мне кажется, мы нашли где-то 4-5 похожих шаблонов», — сообщил Бенджамин Эндоу из IBM Research.

Каждая пятая утечка уже связана с теневым использованием ИИ

Сотрудники всё чаще отправляют рабочие данные в нейросети быстрее, чем службы ИБ успевают понять, что вообще происходит. По данным «Информзащиты», в июле 2026 года уже 20% организаций, столкнувшихся с утечками, хотя бы частично связали инциденты с несанкционированным использованием ИИ. Годом ранее таких случаев было около 12%.

И это не безобидное попросил чат-бота поправить письмо. В публичные ИИ-сервисы загружают договоры, исходный код, внутреннюю переписку, клиентские обращения и техническую документацию.

На веб-интерфейсы нейросетей приходится около 42% подобных инцидентов. Ещё 24% утечек связаны с браузерными расширениями и ИИ-помощниками.

Они получают доступ к вкладкам, истории сессий и cookie, а потом тихо делают то, на что им когда-то нажали «Разрешить». Самостоятельно подключённые API и библиотеки дают ещё 19%, инструменты для программирования — 15%.

Проблема в том, что классические средства защиты часто не видят ничего подозрительного. Домен легитимный, TLS работает, вредоносной сигнатуры нет. Только конфиденциальный документ уже уехал во внешний сервис.

Почти у трети компаний, использующих ИИ, находят хотя бы один API-ключ или секрет в небезопасном месте: конфигурациях, тестовых скриптах, рабочих станциях и Git-репозиториях. Получив такой ключ, атакующий может не только потратить чужой бюджет, но и добраться до подключённых баз данных и RAG-хранилищ.

Дороже всего здесь обходится позднее обнаружение. Инциденты с теневым ИИ в среднем увеличивают ущерб примерно на $670 тыс.

Эксперты советуют начинать не с тотальных запретов, а с инвентаризации сервисов, поиска ключей, контроля расширений и классификации данных. Потому что запретить ChatGPT приказом легко. Гораздо сложнее заметить, что сотрудник уже загрузил туда половину проекта.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru