Google Play Protect провалился в антивирусных тестах для Android

Google Play Protect провалился в антивирусных тестах для Android

Google Play Protect провалился в антивирусных тестах для Android

Система защиты от мобильных угроз Google Play Protect, реализованная в операционной системе Android, полностью провалила тесты немецкой антивирусной лаборатории AV-Test. Защитная функция очень вяло детектировала вредоносные приложения, набрав 0 баллов из 6 возможных.

Разработчики представили Google Play Protect почти три года назад, в мае 2017-го. Уже в июле Google начал устанавливать защитный механизм на все Android-устройства. На сегодняшний день, согласно данным Центра безопасности Android, Google Play Protect установлена более чем на 2,5 млрд мобильных девайсов.

Согласно результатам теста AV-Test, Google Play Protect смог выявить чуть более одной третьей от общего числа вредоносных семплов — 6700. Это значит, что более 4 тыс. зловредов смогли заразить Android-устройства под защитой Google Play Protect.

Из новых семплов, которых насчитали 3300, защитная функция Google детектировала 37%. Среди такого же числа более старых версий вредоносных приложений Google Play Protect смог опознать 33,1%.

Оба этих результата обеспечили данной системе безопасности последнее место в рейтинге AV-Test. К примеру, другие мобильные антивирусные средства обнаружили около 98% угроз в обоих тестах.

Самыми надёжными защитниками Android оказались решения от Antiy, Bitdefender, Cheetah Mobile, NortonLifeLock, Trend Micro и Kaspersky — все они выявили 100% вредоносов.

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