Популярная RPG-игра для Android сливала данные пользователей

Популярная RPG-игра для Android сливала данные пользователей

Популярная RPG-игра для Android сливала данные пользователей

Популярная RPG-игрушка Tap Busters: Bounty Hunters для Android стала очередным примером того, как не стоит обращаться с базами данных. БД, оставленная разработчиками открытой, на протяжении как минимум пяти месяцев сливала данные игроков.

Более того, девелоперы умудрились жёстко задать конфиденциальную информацию в коде игры на стороне клиента. Такой подход дополнительно увеличивает риск утечки сведений владельцев мобильных устройств.

RPG-проект Tap Busters: Bounty Hunters довольно популярен: в магазине Google Play Store у него более миллиона загрузок и оценка в 4,5 звезды (рейтинг сложился более чем из 45 тыс. отзывов). В игре пользователи отыгрывают роль охотников за головами и пытаются стать хозяевами галактики.

Проблема Tap Busters: Bounty Hunters крылась в незащищённой базе Firebase (по аналогии с другим Android-приложением — Web Explorer – Fast Internet). В БД весом 349 МБ хранились идентификаторы пользователей, юзернеймы, временные метки и личные сообщения.

Исследователи из Cybernews приводят жёстко заданные в коде ключи:

  • fir ebase_database_url
  • gcm_defaultSenderId
  • default_web_client_id,
  • google_api_key, google_app_id
  • google_crash_reporting_api_key
  • google_storage_bucket

Другими словами, злоумышленники при желании могли получить доступ к конфиденциальным данным с помощью обратного инжиниринга клиентской части Android-игры.

Лучшие LLM ошибаются с ядовитыми грибами в каждом девятом случае

Разработчик Пётр Мигдал проверил, можно ли доверить нейросети самый рискованный этап тихой охоты — определение грибов по фотографии. Короткий ответ: если очень хочется однажды поужинать дважды, то можно. В бенчмарк вошли 1040 фотографий 55 видов грибов, наиболее распространённых в Польше.

Изображения взяли из датасета FungiTastic, созданного на основе Atlas of Danish Fungi. Полная база содержит свыше 600 тыс. снимков с экспертной классификацией, а для части образцов вид подтверждён анализом ДНК.

Модели показывали каждую фотографию и просили назвать пять наиболее вероятных видов на латыни. Дополнительно их не обучали и специальные инструменты не подключали.


Лучше остальных справилась Gemini 3.8 Flash: правильный вид оказался на первом месте в 65% случаев и попал в пятёрку ответов в 85%. Немного отстали Gemini 3.6 Flash с результатами 64% и 85%, а также Gemini 3.7 Flash — 61% и 82%. Внизу таблицы расположились Qwen 3.8 27B, MiniMax-M3 и Qwen 3.8 Flash.


Но высокая точность закончилась там, где начался вопрос безопасности. Gemini 3.8 Flash и Gemini 3.6 Flash примерно в 11% случаев определяли ядовитые грибы как съедобные виды. У GPT-5.6 Sol доля опасных ошибок достигла 24%, у Claude Opus 5 — 29%, а у Qwen 3.8 27B — 36%. То есть последняя модель потенциально отправляла в корзину не тот гриб чаще чем в каждом третьем случае.

Есть важная оговорка: нейросети напрямую не спрашивали, можно ли есть находку. Они определяли вид, а затем исследователь сопоставлял ответы с таблицей съедобности. Некоторые модели и вовсе отказывались давать классификацию.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru