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.

64% ИИ-приложений для iPhone оказались с дырой в защите

Исследователи из Wake Forest University обнаружили масштабную проблему в экосистеме iOS-приложений с искусственным интеллектом. Анализ показал, что сотни программ фактически оставляют открытыми ключи доступа к нейросетям и серверным компонентам, что позволяет злоумышленникам использовать их инфраструктуру в своих целях.

Для исследования специалисты разработали инструмент LLMKeyLens, который анализирует сетевой трафик приложений и выявляет утечки учетных данных, используемых для работы с OpenAI, Gemini, DeepSeek, Mistral и другими ИИ-сервисами.

Из более чем 38 тысяч приложений App Store исследователи отобрали 444 программы с подтверждёнными функциями на базе больших языковых моделей. Результаты оказались неприятными: у 282 приложений, или 64% выборки, были обнаружены утечки ключей доступа или других механизмов подключения к ИИ-сервисам.

 

Причем в 146 случаях проблема позволяла напрямую использовать чужие ресурсы. Некоторые приложения передавали API-ключи OpenAI и других провайдеров в открытом виде прямо в сетевых запросах. Другие скрывали ключи на сервере, но оставляли открытыми прокси-серверы, через которые любой желающий мог отправлять запросы к нейросетям.

Особенно часто проблемы встречались в приложениях для продуктивности, обучения, развлечений, здоровья и образа жизни. Лидером по доле уязвимых программ стала категория Health & Fitness.

Исследователи также обнаружили крайне небрежное отношение к защите токенов доступа. В некоторых случаях JWT-токены действовали годами, а отдельные системы выдавали их со сроком действия до 100 лет. Более того, некоторые серверы принимали даже просроченные токены.

После обнаружения проблем разработчиков всех 282 приложений уведомили об уязвимостях. Через 90 дней специалисты провели повторную проверку. Патчи выпустили только 78 приложений — это около 28% от числа уязвимых программ. Еще 66 приложений остались доступными для эксплуатации даже после уведомления.

Авторы исследования считают, что причина проблемы проста: многие разработчики стремятся максимально быстро интегрировать ИИ-функции и уделяют недостаточно внимания защите инфраструктуры.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru