Ханитокен: эксперты научились вычислять непорядочные Facebook-приложения

Ханитокен: эксперты научились вычислять непорядочные Facebook-приложения

Ханитокен: эксперты научились вычислять непорядочные Facebook-приложения

Команда исследователей обнаружила способ проверки соблюдения правил конфиденциальности разработчиками приложений для Facebook. Описанный специалистами метод поможет выявить несанкционированную передачу пользовательских данных третьим лицам.

CanaryTrap — так назвали свой способ эксперты из Университета Айовы. В основе CanaryTrap лежит использование так называемых ханитокенов (honeytoken) — поддельных файлов или данных.

Ханитокены (по аналогии с ханипотами) представляют собой фрагменты-приманки, которые ИТ-специалисты могут расставить внутри своей сети. Если к этим фейковым данным и файлам кто-то получает доступ или начинает их использовать, администраторы могут зафиксировать вредоносную активность.

В исследовании сотрудников университета — «CanaryTrap: Detecting Data Misuse by Third-Party Apps on Online Social Networks» — утверждается, что ханитокенами служили уникальные адреса электронной почты, с помощью которых специалисты регистрировали аккаунты Facebook.

После регистрации учётной записи исследователи устанавливали поочерёдно приложения, использовали их в течение 15 минут, а затем просто удаляли из аккаунта.

 

Далее эксперты проверяли входящие ящики подставных электронных ящиков на наличие нового трафика. Если на эти ящики приходило новое письмо, тогда фиксировалась передача пользовательских данных третьим лицам.

Помимо этого, специалисты использовали специальный инструмент от Facebook — «Why Am I Seeing This?»  С его помощью они мониторили использование ханитокенов для целевой рекламы.

 

В общей сумме исследователи проверили 1024 приложения и выяснили, что 16 программ отправляли адрес электронной почты пользователя третьей стороне. Со списком сомнительных приложений можно ознакомиться ниже:

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Спрос на ИИ-расшифровку медицинских анализов в России вырос в 8 раз

Сервис «СберЗдоровье» отмечает значительный рост обращений пользователей, связанных с расшифровкой результатов анализов и медицинских исследований. При этом пользователи всё чаще ожидают не только интерпретации показателей, но и составления персонализированного плана дальнейших обследований.

По данным сервиса за период с мая по октябрь 2025 года, количество запросов на интерпретацию анализов выросло в восемь раз в годовом выражении. Число обращений с просьбой сформировать план действий на основе результатов увеличилось на 41%.

Чаще всего пользователи просят объяснить результаты следующих исследований:

  • гормоны щитовидной железы (ТТГ, Т3, Т4, АТ-ТПО);
  • показатели обмена железа (ферритин, гемоглобин, железо);
  • липидный профиль / холестерин;
  • витамины D и B12;
  • показатели функции печени (АЛТ, АСТ, ГГТ, билирубин).

«Рост спроса связан с удобством и скоростью получения информации о состоянии здоровья. Сервис расшифровки анализов на базе искусственного интеллекта позволяет пациентам быстро получить предварительную оценку еще до консультации с врачом», — рассказал «Коммерсанту» управляющий директор «СберЗдоровья» Иван Виноградов.

Однако медицинское сообщество выражает обеспокоенность. Основатель сети Grand Clinic Ольга Шуппо отметила, что решения ИИ могут основываться на усреднённых референсных значениях, не учитывающих индивидуальные особенности пациента, его анамнез и клиническую картину.

По её словам, это может привести к хронизации заболеваний, появлению новых проблем из-за ошибочных рекомендаций и в целом к ухудшению качества здоровья населения.

Совладелец сети клиник доктора Омарова Зарема Омарова подчеркнула, что без контекста — данных о возрасте, жалобах, истории болезни — любые числовые отклонения в анализах малоинформативны.

Научный сотрудник НМИЦ терапии и профилактической медицины Минздрава Евгения Грицаева напомнила, что, например, слегка повышенный ТТГ можно ошибочно принять за гипотиреоз и назначить ненужное лечение. Опасность могут представлять и рекомендации принимать высокие дозы витамина D. В то же время ИИ может пропустить серьёзное отклонение, решив, что оно несущественно.

Руководитель качества нейросети Алисы AI Никита Рыжиков отметил, что алгоритмы не способны давать полностью точные рекомендации, и все советы сопровождаются напоминанием: окончательный диагноз и назначение терапии — зона ответственности квалифицированного врача.

Ранее вице-спикер Госдумы Борис Чернышов предложил маркировать все медицинские рекомендации нейросетей и запретить им назначать лекарственные препараты. Основание — отсутствие какой-либо ответственности ИИ за последствия для пользователей.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru