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.

Подпишитесь на новости

Заблокировать 95% VPN с помощью ИИ собирались власти в России

Искусственному интеллекту подыскали ещё одну работу — вычислять VPN, которые не поймали обычными средствами. При подготовке национального плана внедрения ИИ до 2030 года обсуждалось применение нейросетей для повышения эффективности блокировок до 95%.

Как выяснил «Коммерсантъ», в проекте предлагалось анализировать с помощью ИИ признаки 70% блокируемых VPN-сервисов.

Однако Минцифры заявило, что в актуальной версии документа этой меры нет. По словам источника издания, сейчас трафик уже проверяют интеллектуальные алгоритмы, но к ИИ они не относятся.

Нейросеть могла бы искать VPN по косвенным признакам соединений. Проблема в том, что похожим образом могут выглядеть корпоративные подключения, облачные сервисы и голосовая связь.

Одна ошибка фильтра, и вместо обходного сервиса отваливается рабочий инструмент. Эксперты предупреждают: на больших объёмах трафика даже небольшая доля ошибок способна затронуть множество легитимных соединений.

Поэтому один из предложенных подходов — поручить модели поиск подозрительных узлов, а блокировать их после отдельной проверки.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru