В 2019 году Google Play Protect заблокировал 1,9 млрд Android-вредоносов

В 2019 году Google Play Protect заблокировал 1,9 млрд Android-вредоносов

В 2019 году Google Play Protect заблокировал 1,9 млрд Android-вредоносов

Система защиты Google Play Protect, которую предустанавливают на каждое официальное мобильное устройство на Android, за 2019 год смогла заблокировать более 1,9 млрд попыток установки вредоносных приложений. Речь идёт о софте, размещённом в сторонних магазинах.

Большинству пользователей уже давно известно, что есть официальный магазин приложений — Google Play Store, а есть аналоги, где «подцепить» вредоносную программу гораздо проще, поскольку никто толком не проверяет опубликованный софт.

Согласно статистике, количество заблокированных Google Play Protect установок возросло. Например, в 2017 и 2018 годах сообщалось лишь о 1,6 миллиарде.

Такие показатели могут свидетельствовать о следующем: во-первых, Google Play Protect стал лучше ловить мобильные угрозы, во-вторых — можно смело говорить о росте числа пользователей, которых удаётся заманить в сторонние магазины и заставить установить сомнительный софт.

На представленной ниже инфографике, опубликованной ранее Google, можно отследить динамику детектирования и блокировки подозрительных или вредоносных приложений:

Ещё раз напомним, что устанавливать на смартфон программы из ненадёжных источников — не самая лучшая идея. Лучше попытаться найти аналог в Google Play Store, а в некоторых случаях даже полезнее заплатить за действительно качественное приложение с хорошими функциональными возможностями.

В России разработали способ удалить свой биометрический след

В ИТ-компании «Криптонит» (входит в «ИКС Холдинг») разработали метод, который позволяет выборочно удалять цифровые образы людей из систем распознавания лиц. Если совсем просто, речь идёт о технологии, которая должна помочь реализовать право человека отозвать согласие на обработку своей биометрии — так, чтобы система действительно перестала его узнавать.

Проблема тут в том, что современные системы распознавания лиц устроены не так прямолинейно, как может показаться.

Даже если сведения о человеке формально удалили из базы, его цифровой образ может всё равно остаться внутри уже обученной модели. То есть на бумаге данные вроде бы стерли, а на практике алгоритм всё ещё способен узнать этого человека.

Именно это и делает тему особенно чувствительной. С биометрией всё сложнее, чем с обычными персональными данными: пароль можно поменять, а лицо — нет. Если такие данные утекают, риски уже совсем другого уровня, потому что украденные цифровые слепки можно использовать для создания поддельных образов и обхода биометрической аутентификации.

 

В «Криптоните» утверждают, что их метод решает задачу не маскировкой и не косметическим удалением, а на уровне внутренней логики самой модели. Проще говоря, алгоритм перестаёт использовать сведения о конкретном человеке и больше не может его распознавать, при этом способность узнавать остальных людей сохраняется.

По словам разработчиков, на тестовых наборах данных технология показала заметное снижение эффективности распознавания именно тех лиц, которые нужно «забыть», — до 88%. При этом общая точность системы, как утверждается, осталась на прежнем уровне.

Практическое применение у такого подхода вполне очевидное. В первую очередь это системы видеонаблюдения с распознаванием лиц, СКУД и корпоративная безопасность. Например, технология может пригодиться для удаления биометрических данных уволенных сотрудников, когда компания обязана прекратить их обработку, но не хочет при этом заново переобучать всю систему с нуля.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru