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.

Исследователи взломали защиту Apple Intelligence через инъекцию промпта

Исследователи рассказали о недавно пропатченной уязвимости в Apple Intelligence, которая позволяла обходить встроенные ограничения и заставлять локальную языковую модель выполнять действия по сценарию атакующего.

Подробности атаки описаны сразу в двух публикациях. По словам авторов исследования, им удалось объединить две техники атаки и через инъекцию промпта добиться выполнения вредоносных инструкций на устройстве.

Как объясняют специалисты, запрос пользователя сначала проходит через входной фильтр, который должен отсекать опасный контент. Если всё выглядит безопасно, запрос отправляется в саму модель, а затем уже готовый ответ проверяет выходной фильтр. Если система замечает что-то подозрительное, вызов API просто завершается с ошибкой.

Чтобы обойти эту схему, исследователи собрали эксплойт из двух частей. Сначала они использовали строку с вредоносным содержимым в перевёрнутом виде и добавляли Unicode-символ RIGHT-TO-LEFT OVERRIDE. За счёт этого на экране текст отображался нормально, а вот в «сыром» виде для фильтров оставался перевёрнутым. Это помогало пройти проверку на входе и выходе.

 

Второй частью цепочки стала техника Neural Exec. По сути, это способ подменить или переопределить исходные инструкции модели так, чтобы она начала следовать уже командам атакующего, а не базовым системным ограничениям.

В итоге первая техника позволяла обмануть фильтры, а вторая — заставляла модель вести себя не так, как задумано. Для проверки исследователи прогнали 100 случайных сценариев, комбинируя системные промпты, вредоносные строки и внешне безобидные тексты, например фрагменты из статей Wikipedia. В этих тестах успешность атаки составила 76%.

О проблеме Apple уведомили ещё в октябре 2025 года. С тех пор компания усилила защитные механизмы, а патчи вошли в состав iOS 26.4 и macOS 26.4.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru