Вредоносный рекламный SDK используется в 1200 iOS-приложениях

Вредоносный рекламный SDK используется в 1200 iOS-приложениях

Вредоносный рекламный SDK используется в 1200 iOS-приложениях

Исследователи из компании Snyk, помогающей бизнесу ускорить и обезопасить процесс разработки, вывили вредоносное поведение в одном из рекламных SDK, присутствующем более чем в 1200 iOS-приложениях в официальном магазине App Store.

За разработкой этого SDK стоит китайская компания Mintegral, офисы которой можно найти в США, Европе и Азии.

По словам специалистов Snyk, им удалось обнаружить вредоносное поведение в iOS-версии рекламного комплекта, в Android похожих функций не нашлось. В общей сложности злонамеренный SDK затрагивает 1200 iOS-приложений, которые загружают около 300 миллионов раз ежемесячно.

Сотрудники Snyk уверяют, что вредоносный код появился в версии 5.5.1, выпущенной в июле 2019 года. Причём исследователи проанализировали версию, хранящуюся в официальном GitHub-аккаунте Mintegral.

SDK присвоили имя SourMint, этот комплект позволяет разработчикам похищать доход других рекламных сетей. Более того, SourMint собирает URL, доступ к которым пользователь получал в мобильном приложении, а также другую информацию об операционной системе и девайсе юзера.

Эксперты Snyk опубликовали видео с демонстрацией доступа к конфиденциальной информации.

Подпишитесь на новости

Codex и Kimi провалили задачи после перевода промптов на русский

Попросили ИИ исправить код по-русски, а он сразу же решил обойтись без интернета и начал придумывать решение. Такое поведение заметила автор проекта worklore Валентина Конюхова: в её эксперименте Codex и Kimi K3.1 пропускали поиск, которым пользовались при англоязычных заданиях.

Подробности и методику она опубликовала на Хабре.

Автор провела 1350 прогонов: шесть задач, девять конфигураций агентов, задания на русском и английском (с подсказками и без них). У всех был доступ в интернет.

На одной задаче Codex с низким уровнем рассуждений нашёл нужный формат на форуме и справился во всех пяти англоязычных прогонах.


С русским заданием он ни разу не обратился в Сеть и получил ноль успешных решений. У Kimi K3.1 похожий провал произошёл на задаче с OAuth.

Зато заметка с нужным фактом возвращала результат до пяти успешных результатов из пяти. В среднем подсказки повышали успешность на 33 процентных пункта для английских заданий и на 39 — для русских. Язык самой заметки почти ничего не менял.


Стоит учитывать, что задач в примере было всего шесть, повторов немного, а причину изменения поведения автор не проверяла. Но на всякий случай смотрите в логи, искал ли агент ответ.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru