Отправляемые в Avast данные могут вывести на конкретных пользователей

Отправляемые в Avast данные могут вывести на конкретных пользователей

Отправляемые в Avast данные могут вывести на конкретных пользователей

Специалисты PCMag и Motherboard утверждают, что «обезличенные» данные пользователей бесплатного антивируса Avast, которые передаются аналитикам компании, можно привязать к конкретным людям. Другими словами, исследователи подвергают сомнению сам термин «обезличенные».

В прошлом месяце Avast столкнулся с обвинениями в отправке пользовательских данных, а именно истории посещения веб-сайтов. Утверждалось, что компания получает эту информацию через специальные расширения для браузеров.

Филиал антивирусного гиганта Jumpshot предлагал рекламным и аналитическим компаниям доступ к трафику пользователей, полученному от 100 миллионов устройств. Таким образом, клиенты компании (от крупных брендов до онлайн-магазинов) могли проанализировать, что и где покупают пользователи.

Аналитикам, само собой, крайне полезно понимать, откуда пришли клиенты и что они купили. Ключевую роль в заманивании покупателя могут сыграть Google или Amazon, реклама в новости или пост в Instagram.

При этом собираемые данные настолько подробные, что клиенты Avast могли просматривать конкретные клики, которые пользователи осуществляют во время веб-сёрфинга. Время совершения одного такого клика было детализировано буквально до миллисекунд.

Передаваемая информация не была привязана к имени пользователя, адресу электронной почты или IP-адресу, однако один идентификатор всё же присутствовал — ID устройства. Этот идентификатор присутствует на девайсе до тех пор, пока там установлен антивирусный продукт Avast, только после деинсталляции устройство отвязывается от ID.

В теории запись каждого клика пользователя может выглядеть следующим образом:

Device ID: abc123x Date: 2019/12/01 Hour Minute Second: 12:03:05 Domain: Amazon.com Product: Apple iPad Pro 10.5 - 2017 Model - 256GB, Rose Gold Behavior: Add to Cart

Не первый взгляд — безобидный набор данных, которые нельзя связать с конкретным пользователем. Однако тот же Amazon.com может безошибочно вычислить, какой именно юзер купил iPad Pro 1 декабря 2019 года в 12:03:05. Всё благодаря идентификатору — 123abcx.

Другими словами, 123abcx — это вполне конкретная личность, совершающая покупки в Сети. Это значит, что Jumpshot располагает уже далеко не обезличенными данными.

По словам представителей PCMag и Motherboard, им удалось узнать подноготную сбора информации от некоего источника, знакомого с продуктами Jumpshot.

Растущая мощность ИИ-моделей OpenAI ставит под угрозу кибербезопасность

Компания OpenAI предупреждает, что ее ИИ-модели стремительно расширяют возможности, которые пригодны для нужд киберобороны, но в тоже время повышают риски в случае злоупотребления, и это нельзя не учитывать.

Так, проведенные в прошлом месяце CTF-испытания GPT-5.1-Codex-Max показали результативность 76% — почти в три раза выше, чем GPT-5 на тех же задачах в августе (27%).

Разработчик ожидает, что последующие ИИ-модели продолжат этот тренд, и их можно будет использовать для аудита кодов, патчинга уязвимостей, создания PoC-эксплойтов нулевого дня, а также тестирования готовности организаций к сложным, скрытным целевым атакам.

Во избежание абьюзов OpenAI принимает защитные меры: учит свои творения отвечать отказом на явно вредоносные запросы, мониторит их использование, укрепляет инфраструктуру, применяет EDR и Threat Intelligence, старается снизить риск инсайда, внимательно изучает обратную связь и наладила партнерские связи со специалистами по Red Teaming.

В скором времени компания с той же целью запустит программу доверенного доступа (trusted access), в рамках которой киберзащитники смогут с разной степенью ограничений пользоваться новыми возможностями выпускаемых моделей. В настоящее время их приглашают присоединиться к бета-тестированию ИИ-инструмента выявления / коррекции уязвимостей Aardvark, подав заявку на сайте OpenAI.

Для расширения сотрудничества с опытными специалистами по киберзащите будет создан консультационный Совет по рискам — Frontier Risk Council. Компания также взаимодействует с другими ИИ-исследователями через НКО Frontier Model Forum, работая над созданием моделей угроз и выявлением узких мест, способных создать препятствие ИИ-атакам.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru