Google отслеживает использование сторонних Android-приложений

Google отслеживает использование сторонних Android-приложений

Google отслеживает использование сторонних Android-приложений

На протяжении нескольких лет Google собирал данные о том, как люди используют приложения на смартфонах под управлением Android. Впоследствии интернет-гигант с помощью этой информации разрабатывал и совершенствовал собственные конкурентные приложения.

Согласно новому отчёту The Information, специальный проект Android Lockbox «как минимум с 2013 года занимался сбором конфиденциальных пользовательских данных», которые обрабатывались внутри корпорации.

Команда Google отслеживала использование сторонних Android-приложений по всему миру и сравнивала работу собственных разработок с конкурентами. Полученная информация помогла, например, создать аналог TikTok для пользователей из Индии.

Все необходимые данные корпорация собирала с помощью набора предустановленных приложений: Google, Chrome, Gmail, Google Drive, и Google Maps. А специальные API, доступные разработчикам стороннего софта с 2014 года, передавали всю информацию о работе программ конкурентов.

Wi-Fi научили распознавать людей в комнате без телефонов и браслетов

Исследователи из Технологического института Карлсруэ показали новый фокус с Wi-Fi. Оказывается, обычные роутеры могут помогать распознавать людей, которые просто ходят по комнате. Даже если у человека нет с собой смартфона, часов или другого беспроводного устройства.

Метод получил название BFId. Он использует данные beamforming — технологии, с помощью которой машрутизатор направляет сигнал в сторону подключённых устройств.

Проблема в том, что часть этих данных передаётся без шифрования, и их можно пассивно перехватывать обычным адаптером Wi-Fi в режиме мониторинга.

Дальше начинается самое интересное. Человек проходит через комнату, его тело немного меняет радиосигнал, а система анализирует эти изменения. По сути, Wi-Fi превращается в невидимую камеру, только вместо картинки — радиоволны и математика.

 

В эксперименте участвовали 197 человек. По данным исследователей, BFId смог распознавать людей с точностью до 99,5%. Для сравнения: старые методы на базе CSI показали 82,4% на сопоставимой выборке. То есть новый подход оказался не просто рабочим, а очень бодрым.

Главный неприятный момент — для атаки не нужно подключаться к целевой сети, взламывать пароль или ставить специальное оборудование. Достаточно находиться рядом и слушать незашифрованные служебные данные Wi-Fi. Роутер делает свою обычную работу, а побочный эффект — потенциальная слежка за людьми в помещении.

Исследователи пробовали снизить риск, например уменьшить частоту отчётов beamforming. Но это почти не помогло: точность распознавания всё равно оставалась высокой. А вот шифрование таких данных потребовало бы изменений в стандарте Wi-Fi и могло бы сломать совместимость со старыми устройствами.

Ситуацию делает ещё веселее новый стандарт 802.11bf, который как раз формализует обнаружение присутствия и мониторинг окружающей среды через Wi-Fi.

Авторы работы считают, что в стандарт нужно заранее добавить нормальные защитные механизмы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru