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.

Киберпреступники распробовали ИИ: число атак выросло почти вдвое

Злоумышленники резко нарастили интерес к искусственному интеллекту. По данным BI.ZONE, в 2025 году количество целевых атак с применением ИИ выросло на 93%, а с начала 2026 года — ещё в три раза. Специалисты BI.ZONE Threat Intelligence и BI.ZONE Digital Risk Protection изучили более 7400 сообщений на теневых форумах и выяснили: тема ИИ у киберпреступников больше не выглядит экзотикой.

Если раньше такие обсуждения встречались единично, то теперь отдельные ветки есть минимум на семи площадках.

Главный хит подпольных обсуждений — обход ограничений публичных ИИ-моделей. На эту тему приходится 77% публикаций. Злоумышленники делятся готовыми промптами и инструкциями, пытаясь заставить популярные модели генерировать вредоносный код или помогать в подготовке атак.

Всплеск интереса пришёлся на конец 2025-го и начало 2026 года, когда вышли новые версии крупных моделей. Но реальность пока холодно щёлкает энтузиастов по носу: код, полученный через такие «обманутые» модели, часто содержит ошибки и просто не работает. Впрочем, опытный атакующий может использовать отдельные фрагменты как заготовку.

На втором месте — нецензурируемые ИИ-модели, созданные специально под задачи злоумышленников. Им посвящены 22% сообщений. Часть таких решений бесплатна, часть продаётся по подписке — от 6 до 990 долларов в месяц.

Но и тут магии не случилось. Тесты BI.ZONE показали, что ни одна из популярных моделей без ограничений пока не выдаёт готовый рабочий инструмент для атаки. Максимум — помогает ускорить рутину тем, кто и так понимает, что делает.

Около 1% сообщений касается попыток автоматизировать полный цикл кибератаки: от разведки до социальной инженерии. ИИ действительно может ускорять поиск целей, писать фишинговые тексты, генерировать дипфейки и помогать с кодом. Но полностью заменить человека он пока не способен.

Ирония в том, что на подпольном рынке уже начали хвастаться обратным: мол, наше вредоносное приложение написано без вайбкодинга и без ИИ. Видимо, даже киберпреступники поняли, что сгенерировано нейросетью — не всегда знак качества.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru