Около 1900 приложений для Android и iOS хардкодят учётные данные AWS

Около 1900 приложений для Android и iOS хардкодят учётные данные AWS

Около 1900 приложений для Android и iOS хардкодят учётные данные AWS

Специалисты по кибербезопасности бьют тревогу: разработчики приложений для мобильных устройств используют небезопасные методы, раскрывающие учётные данные Amazon Web Services (AWS). Такие практики ставят в зону риска цепочки поставок.

Речь идёт об учётных данных, жёстко заданных в коде софта. В теории киберпреступники могут воспользоваться ими для доступа к частным базам данных, что приведёт к утечкам и раскрытию ПДн конечных пользователей.

О проблеме рассказали специалисты команды Symantec Threat Hunting, которые нашли в общей сложности 1859 приложений, содержащих жёстко заданные в коде логины и пароли AWS. Из этих приложений только 37 были разработаны для Android, а все остальные — для iOS.

Приблизительно 77% выявленных программ содержали также актуальные AWS-токены, которые можно использовать для прямого доступа к частным облачным сервисам. Кроме того, 874 приложения раскрывали и другие токены, с помощью которых злоумышленники могут добраться до баз данных с миллионами записей.

Таким образом, условный атакующий получает доступ к информации об аккаунте пользователя, логам, внутренним коммуникациям, данным о регистрации и другим конфиденциальным сведениям (в зависимости от типа уязвимого приложения).

Исследователи из Symantec Threat Hunting привели три характерных примера такой небезопасной разработки. Первый — B2B-организация, предоставляющая услуги связи около 15 тыс. компаний. Разработчики давали клиентам набор средств разработки (SDK) для доступа к сервисам. В SDK были AWS-ключи, которые раскрывали все данные клиента.

Другой пример — SDK, используемый рядом банковских приложений для iOS и обеспечивающий идентификацию и аутентификацию. В нём содержались актуальные учётные данные, что раскрывало имена, даты рождения и даже цифровые отпечатки клиентов в облаке.

Последним ярким примером стала платформа из области ставок на спорт, которая использовалась при разработке 16 приложений для азартных игр. Этот софт раскрывал всю инфраструктуру и открывал доступ к облачным сервисам с правами администратора на запись и чтение.

Подпишитесь на новости

Роскомнадзор встроил машинное обучение в систему фильтрации трафика

Роскомнадзор внедрил механизм фильтрации интернет-трафика на основе машинного обучения и потратил на него 2,27 млрд рублей. Это следует из паспорта ведомственной программы цифровой трансформации на 2026-2028 годы. В документе указано, что РКН использует отечественную модель, развернутую на собственной инфраструктуре.

Ее название не раскрывается, большая языковая модель в системе не применяется.

С паспортом программы ознакомился Forbes. Механизм встроен в автоматизированную систему обеспечения безопасности российского сегмента интернета (АСБИ).

Через нее Роскомнадзор управляет ТСПУ, оборудованием для фильтрации трафика на сетях операторов связи. На установку новых и модернизацию действующих ТСПУ в 2026 году заложено 3,99 млрд рублей основного финансирования и еще 6,2 млрд рублей дополнительного.

О планах использовать ИИ для фильтрации стало известно в январе. В мае ведомство собиралось взять для этого модель Astra AI от «Группы Астра».

VPN в описании механизма прямо не упоминается. Дмитрий Кутейников из RKS Global считает, что модель может оценивать вероятность использования VPN по внешним признакам, например по размеру и ритму пакетов или длительности сессии, без чтения содержимого. По его словам, под ошибочную блокировку могут попасть корпоративные VPN и облачные сервисы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru