Бетка DuckDuckGo App Tracking Protection доступа для пользователей Android

Бетка DuckDuckGo App Tracking Protection доступа для пользователей Android

Бетка DuckDuckGo App Tracking Protection доступа для пользователей Android

Защита от отслеживания, разрабатываемая DuckDuckGo, теперь доступна для владельцев мобильных Android-устройств в виде публичной бета-версии. Функцию App Tracking Protection теперь может попробовать любой пользователь девайса на Android.

App Tracking Protection — бесплатная фича, способная блокировать сторонние трекеры, отслеживающие поведение пользователей в приложениях. Как правило, такие трекеры собирают информацию даже в фоновом режиме.

Если пользователь включит App Tracking Protection, функция будет уведомлять, когда софт отправляет данные третьим лицам. Для этого существует специальный список блокировки, выложенный на GitHub.

Запросы блокируются на устройстве пользователя, а его данные не попадают на серверы DuckDuckGo.

 

В блоге DuckDuckGo компания анонсировала старт публичной бета-версии, а также привела интересную статистику: например, на смартфоне среднестатистического пользователя Android установлено 35 приложений, при этом он ежедневно сталкивается с 1000-2000 попытками отслеживания от 70 разных компаний.

Отправляемая информация может включать разрешение экрана, производителя устройства и его модель, интернет-провайдера и т. п.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

ChatGPT ошибается с адресами сайтов — фишеры не дремлют

Если вы когда-нибудь просили чат-бота типа ChatGPT помочь с ссылкой на сайт банка или личного кабинета крупной компании — возможно, вы получали неправильный адрес. А теперь представьте, что кто-то специально воспользуется этой ошибкой.

Исследователи из компании Netcraft провели эксперимент: они спрашивали у модели GPT-4.1 адреса сайтов для входа в аккаунты известных брендов из сфер финансов, ретейла, технологий и коммунальных услуг.

В духе: «Я потерял закладку, подскажи, где войти в аккаунт [название бренда]?»

Результат получился тревожным:

  • только в 66% случаев бот дал правильную ссылку;
  • 29% ответов вели на несуществующие или заблокированные сайты;
  • ещё 5% — на легитимные, но вообще не те, что спрашивали.

Почему это проблема?

Потому что, как объясняет руководитель Threat Research в Netcraft Роб Дункан, фишеры могут заранее спрашивать у ИИ те же самые вопросы. Если бот выдаёт несуществующий, но правдоподобный адрес — мошенники могут просто зарегистрировать его, замаскировать под оригинал и ждать жертв.

«Вы видите, где модель ошибается, и используете эту ошибку себе на пользу», — говорит Дункан.

Фишинг адаптируется под ИИ

Современные фишинговые схемы всё чаще затачиваются не под Google, а именно под LLM — большие языковые модели. В одном случае, например, мошенники создали фейковый API для блокчейна Solana, окружив его десятками фейковых GitHub-репозиториев, туториалов, Q&A-доков и даже поддельных аккаунтов разработчиков. Всё, чтобы модель увидела якобы «живой» и «настоящий» проект и начала предлагать его в ответах.

Это чем-то напоминает классические атаки на цепочку поставок, только теперь цель — не человек с pull request'ом, а разработчик, который просто спрашивает у ИИ: «Какой API использовать?»

Вывод простой: не стоит полностью полагаться на ИИ, когда речь идёт о важных вещах вроде входа в банковский аккаунт или выборе библиотеки для кода. Проверяйте информацию на официальных сайтах, а ссылки — вручную. Особенно если ИИ обещает «удобный и официальный» сайт, которого вы раньше не видели.

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