Два блокировщика рекламы для Google Chrome собирали данные пользователей

Два блокировщика рекламы для Google Chrome собирали данные пользователей

Два блокировщика рекламы для Google Chrome собирали данные пользователей

Google удалил два Chrome-расширения, предназначенные для блокировки рекламы, из официального магазина Chrome Web Store. Причиной стал неправомерный сбор пользовательских данных.

Аддоны были размещены под именами Nano Adblocker и Nano Defender, их установили 50 тыс. и 200 тыс. пользователей соответственно. Что интересно — оба расширения существуют более года, однако вредоносного кода в первых версиях не было.

Незаконно собирать пользовательские данные софт стал в начале октября 2020 года. Изменения в работе аддонов произошли сразу после их продажи турецким разработчикам.

Оказалось, что эти самые разработчики модифицировали код Chrome-расширений, добавив туда возможность сбора информации.

«Теперь софт ищет специальные данные в исходящих сетевых запросах пользователя. Затем вся собранная информация отправляется на https://def.dev-nano.com», — объясняет Реймонд Хилл, создатель популярного блокировщика рекламы — uBlock Origin.

Согласно анализу, расширения записывали следующие сведения:

  1. IP-адрес пользователя.
  2. Страну проживания.
  3. Информацию об операционной системе.
  4. URL посещаемых веб-сайтов.
  5. Временные метки веб-запросов.
  6. Размер HTTP-ответов.
  7. Время, проведённое на каждой странице.
  8. Ссылки, на которые пользователь нажимал на определённых веб-страницах.
AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

MWS Cloud увеличила GPU-мощности виртуальной инфраструктуры в 1,5 раза

В первой половине 2025 года MWS Cloud расширила ресурсы своей виртуальной инфраструктуры с графическими процессорами в 1,5 раза. Дополнительные мощности появились в двух московских дата-центрах — «Авантаж» и GreenBushDC, а также в одном ЦОД в Санкт-Петербурге.

GPU-инфраструктура используется для обучения и инференса моделей машинного обучения, больших языковых моделей и систем компьютерного зрения.

На её основе можно запускать платформы для ML-разработки и инференса, при этом пользователи оплачивают только фактически потреблённые ресурсы.

Такие мощности востребованы у разработчиков и компаний, работающих с генеративными нейросетями, системами распознавания, высоконагруженными продуктами, а также с задачами рендеринга, симуляций и анализа больших данных.

По данным MWS Cloud, с начала года использование GPU-ресурсов в их облаке выросло почти в 1,7 раза.

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