Большинство Android-приложений для отслеживания COVID-19 не защищено

Большинство Android-приложений для отслеживания COVID-19 не защищено

Большинство Android-приложений для отслеживания COVID-19 не защищено

Исследователи в области кибербезопасности проанализировали приложения для отслеживания социальных контактов и предотвращения распространения коронавирусной инфекции COVID-19. Выводы, к сожалению, неутешительные: в большинстве случаев разработчики не смогли обеспечить приемлемый уровень безопасности и конфиденциальности.

Поскольку каждая страна сегодня старается внедрить свою реализацию мобильного приложения для отслеживания распространения COVID-19, у специалистов по защите информации возникают вполне логичные вопросы в отношении конфиденциальности.

Как правило, власти нанимают сторонних разработчиков, которые пишут софт для Android и iOS. Но кто проверяет квалификацию этих девелоперов? Можно ли им доверять свои данные?

Эксперты компании Guardsquare считают, что нет. Они проанализировали 17 подобных Android-приложений из 17 стран. Оценивалась реализация обфускации и шифрования, также специалисты проверяли возможность запуска софта на эмуляторах и прошедших рутинг устройствах.

В результате команда Guardsquare поделилась следующими выводами:

  • Только 41% проанализированных приложений могли детектировать рутинг.
  • Также 41% приложений реализовывали определённый уровень обфускации имени.
  • 29% шифровали строку.
  • 18% детектировали эмулятор.
  • 6% шифровали свои данные.
  • 6% шифровали классы.

Подпишитесь на новости

В НГУ создали платформу для проверки качества данных, на которых обучают ИИ

В Новосибирском государственном университете разработали «Каппу» — платформу для управления данными, на которых обучают ИИ. Она должна помочь разобраться, кто подготовил датасет, что в нём меняли и откуда взялась ошибка. Потому что кормить модель мусором, а потом удивляться её ответам — довольно странно.

О разработке и возможности подключения других вузов сообщил сам НГУ. Университетам предлагают бесплатную облачную версию на серверах НГУ либо платную установку в собственной инфраструктуре.

«Каппа» поддерживает разметку и проверку данных, фиксирует версии наборов и авторство изменений. Исправление ошибки сохраняется в новой версии, чтобы при следующем обучении не наступать на те же грабли.

Платформа также позволяет проверять разные модели на подготовленных датасетах. При обучении фиксируются версия данных и параметры, после — результаты тестирования на эталонных наборах. Во время эксплуатации телеметрия помогает отслеживать ошибки и замечать отклонения.

Локальная установка рассчитана в том числе на случаи, когда конфиденциальные данные нельзя выносить за пределы организации.

В репозитории разработчиков среди задач проекта указаны контроль обучения, отслеживание авторства разметки и соблюдения стандартов. Здесь ставка на прослеживаемость: прежде чем требовать от ИИ безупречных ответов, полезно выяснить, чему именно его учили.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru