Популярные фитнес-приложения могут привести к компрометации данных

Популярные фитнес-приложения могут привести к компрометации данных

Популярные фитнес-приложения могут привести к компрометации данных

Исследователи из «Ростелеком-Солар» проанализировали защищённость мобильных приложений, предназначенных для занятий фитнесом. К сожалению, не обошлось без выявленных уязвимостей.

Согласно отчёту (PDF) специалистов, исследование охватывает 16 приложений. Обнаруженные проблемы безопасности, по словам «Ростелеком-Солар», могут привести к утечке персональных данных пользователей.

Из-за пандемии нового коронавируса COVID-19 власти многих стран закрыли фитнес-центры, чтобы предотвратить распространение инфекции. Как следствие, был зафиксирован рост популярности мобильных приложений, помогающих гражданам заниматься физической культурой самостоятельно, не выходя из дома.

В анализе таких сервисов команде «Ростелеком-Солар» помог инструмент Solar appScreener. Результат сканирования показал, что наиболее защищёнными фитнес-приложениями для Android являются Fitness Online и «Тренировки для Дома» (Leap Fitness Group). Поскольку в этом софте не было выявлено ни одной критической уязвимости, эксперты присвоили им 4.1 балла из 5.0.

Гораздо хуже проявило себя приложение NTC от Nike — исследователи нашли целых 12 критических уязвимостей.

Что касается iOS-версий, лучшие показатели продемонстрировало приложение Daily Workouts Fitness Trainer. MiFIT для iOS оказался куда хуже своей Android-версии — целых 209 уязвимостей.

Подпишитесь на новости

Anthropic предупредила об ИИ-червях, угрожающих умной технике

Компактные ИИ-модели могут приблизиться к автономному распространению по слабо защищенным устройствам. Anthropic рассматривает сценарий, в котором модель копируется между узлами и использует их вычислительные ресурсы без постоянной связи с центральным дата-центром.

В исследовании компании показан запуск модели Gemma4-26B-A4B на 15 недорогих Android TV-приставках.

Скорость составила 0,39 токена в секунду. Это медленно для чата, но демонстрирует возможность распределить вычисления между бытовыми устройствами.

Модели с 30 млрд параметров и меньше уже выполняют многие отдельные этапы размножения, однако ошибаются при объединении их в полную цепочку.

В упрощенном эксперименте GLM-5.2 справилась с распространением другой, меньшей модели. Доступ к тестовым устройствам намеренно облегчили: ADB работал без аутентификации. Поэтому результат не доказывает способность автономно заражать произвольную технику в интернете.


Среди протестированных моделей пока нет той, которая одновременно достаточно компактна для выбранных устройств и достаточно способна для надежного полного цикла. По грубой экстраполяции исследователей, такой уровень может стать реальным к концу 2026 года.

Потенциальную распределенную сеть будет сложно остановить одним выключателем. При этом предполагаемое распространение может занимать дни, а не секунды.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru