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:

Подпишитесь на новости

Gartner: к 2028 году ИИ-кодинг станет дороже зарплаты разработчика

ИИ пишет код, а счёт за его работу начинает кусаться. По прогнозу Gartner, к 2028 году расходы на разработку с использованием больших языковых моделей обгонят среднюю зарплату программиста. Причины — рост потребления токенов и переход поставщиков к оплате по фактическому использованию.

Токены — единицы данных, которые обрабатывает модель. Чем активнее работают агенты и чем больше информации им передают, тем выше расходы.

Фиксированная подписка уступает место тарификации, при которой бюджет предсказать гораздо сложнее.

По оценке аналитика Gartner Нитиша Тьяги, разработчики обычно оптимизируют скорость и удобство работы. Дисциплина расходов сама собой не появится: без контроля затраты способны расти быстрее продуктивности.

Масла в огонь подливают чрезмерная автономность агентов, раздутый контекст и отсутствие регулярного разбора дорогих задач. А встроенные инструменты оптимизации расходов у поставщиков пока недостаточно зрелые.

Gartner рекомендует заранее определять, какие задачи поручать ИИ и сколько самостоятельности ему давать. Простую работу стоит направлять небольшим дешёвым моделям, сложную — более мощным. Контекст нужно очищать от лишнего, потребление токенов, а перерасход разбирать на ретроспективах.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru