Apple пытается объяснить минусы sideloading на примере Android

Apple пытается объяснить минусы sideloading на примере Android

Apple пытается объяснить минусы sideloading на примере Android

Apple опубликовала исследование, посвящённое рискам загрузки и установки приложений для iOS из сторонних источников (Sideloading). Как отмечает корпорация, владельцы iPhone не могут рассчитывать на конфиденциальность и безопасность при использовании неофициальных магазинов софта.

На сегодняшний день у пользователей продукции Apple есть лишь один надёжный источник, из которого можно скачать приложения — App Store. Мы сейчас не говорим об обходных путях вроде джейлбрейка, а рассматриваем лишь подход техногиганта из Купертино.

На самом деле, на Apple уже давно давят с просьбой реализовать sideloading, но компания пока стоит на своём: «такой подход навредит конфиденциальности и безопасности, которыми так славится iPhone».

В качестве примера плохой реализации Apple приводит платформу Android и указывает на то, что iOS может скатиться на тот же уровень, если позволит пользователям устанавливать софт из сторонних источников.

Купертиновцы собрали (PDF) около 150 отчётов и новостных заметок от специалистов в области кибербезопасности за период с 2014 по 2021 год, чтобы показать, насколько Android-смартфоны хуже защищены. Например, два исследования Nokia демонстрируют, что Android-девайсы сталкиваются с вредоносами в 15-47 раз чаще, чем iPhone.

Также Apple упомянула отчёт «Лаборатории Касперского», в котором упоминается детектирование 5,6 миллионов вредоносных инсталляционных пакетов для системы Android.

 

Если разрешить загрузку приложений из сторонних магазинов, киберпреступникам станет легче атаковать пользователей, считают в Apple. Владельцы таких магазинов не так тщательно проверяют размещённый софт (если вообще проверяют).

13 слов против ИИ: Reddit и Wikipedia стали оружием против нейросетей

Исследователи из Cornell Tech обнаружили неприятную проблему у современных ИИ-агентов для глубокого поиска и анализа информации. Оказалось, что для обмана таких систем иногда достаточно добавить всего несколько слов в популярную тему на Reddit или внести небольшую правку в статью Wikipedia.

Речь идет о так называемых агентах углублённого исследования — системах вроде ChatGPT Deep Research, Google Gemini и других инструментов, которые самостоятельно ищут информацию в интернете, анализируют десятки источников и формируют подробные отчеты со ссылками.

Проблема в том, что такие ИИ активно используют пользовательский контент. По данным исследования, от 17% до 23% всех источников, на которые опираются подобные системы, приходится на Reddit, Wikipedia, форумы, Quora и другие площадки с открытым редактированием. Причем Reddit оказался главным поставщиком такой информации.

Этим и решили воспользоваться злоумышленники. Исследователи описали атаку под названием WARP (Web Agent Retrieval Poisoning). Схема проста: сначала мошенник находит популярную тему, которая часто попадает в результаты поиска ИИ. Затем он добавляет туда рекламную или ложную информацию, замаскированную под обычный пользовательский комментарий.

 

После индексации поисковиками этот фрагмент начинает попадать в выборку ИИ-агентов и воспринимается ими как достоверный источник.

Самое неприятное, что для атаки не нужно взламывать нейросеть, серверы разработчика или базы данных. Достаточно отредактировать общедоступную страницу.

В ходе экспериментов даже короткая вставка примерно из 13 слов приводила к тому, что фейковые рекомендации появлялись в ответах ИИ в 38–51% случаев. А если вредоносный текст добавлялся в несколько источников одновременно, эффективность атаки становилась еще выше.

Исследователи приводят показательные примеры. Так, вымышленная криптовалюта BananaCoin неожиданно начала фигурировать в инвестиционных рекомендациях наряду с Bitcoin и Ethereum. Несуществующее приложение знакомств SilverPath оказалось лучшим сервисом для разведенных мужчин старше 50 лет. А фейковый сервис CancelEase ИИ советовал для отмены подписки Xfinity.

Эксперты предупреждают: проблема носит системный характер. Пока ИИ доверяет информации из открытого интернета и использует её как доказательство в своих ответах, злоумышленники могут манипулировать результатами практически без технических навыков.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru