Шопинг-прога SHEIN сливала на сторону содержимое буфера обмена Android

Шопинг-прога SHEIN сливала на сторону содержимое буфера обмена Android

Шопинг-прога SHEIN сливала на сторону содержимое буфера обмена Android

Исследователи из Microsoft обнаружили, что Android-приложение SHEIN время от времени копирует текст из буфера обмена и отсылает его на удаленный сервер. О находке сообщили в Google, и в мае прошлого года разработчик обновил свой продукт в магазине, исправив потенциально опасный баг.

Мобильное приложение китайского ретейлера SHEIN (ранее ZZKKO) собрало более 100 млн загрузок в Google Play. Проблема выявлена в версии 7.9.2, вышедшей в декабре прошлого года; текущая сборка — 9.0.0.

Как оказалось, после запуска программа для совершения покупок онлайн проверяет содержимое буфера обмена. Присутствие в тексте строк со знаками $ и :// инициирует отправку запроса HTTP POST на сервер api-service[.]shein[.]com с захваченными данными в виде параметра.

 

Эксперты не усмотрели злого умысла в таком поведении, но не преминули отметить, что данная функциональность не нужна шопинг-приложению для выполнения задач. Более того, она может поставить под угрозу безопасность и конфиденциальность пользовательских данных: в буфер обмена зачастую копируются пароли и платежная информация.

Не секрет, что мобильные приложения, в том числе доступные в Google Play, часто собирают больше информации, чем того требует их назначение. Разработчики стремятся монетизировать свои продукты и нередко лукавят, стараясь скрыть дополнительные функции от потребителей и цензуры.

Подпишитесь на новости

Наталья Касперская поставила под сомнение доверие к генеративному ИИ

Генеративный ИИ умеет писать тексты и код, но можно ли на него полагаться? Наталья Касперская считает, что с доверием к таким системам пока больше вопросов, чем ответов. В интервью корреспонденту Anti-Malware.ru Олесе Афанасьевой на BIS Summit она назвала критерий доверенности применительно к генеративному ИИ загадкой.

По объяснению Касперской, доверенная система должна работать с заранее заданными параметрами и обеспечивать предсказуемый результат.

Генеративный ИИ, по её оценке, под это определение не подпадает: он не способен каждый раз выдавать один и тот же результат.

«Критерий доверенности в применении к генеративному искусственному интеллекту для меня является загадкой», — заявила она.

Главная проблема, считает Касперская, — масштаб моделей. Огромное количество параметров и данных делает полноценную проверку такой системы практически недостижимой. Можно протестировать отдельные ответы и сценарии, но это ещё не доказывает надёжность всей модели.

«Вы можете сделать какие-то выборочные проверки, частичные. Они будут выборочными и частичными, они ничего не докажут», — подчеркнула Касперская.

Получается неудобный вопрос для бизнеса и государства: как доверять системе, поведение которой нельзя исчерпывающе проверить? По словам председателя правления АРПП «Отечественный софт», задача создания доверенного ИИ поставлена, но готового способа её решения она пока не видит.

Одними разговорами, считает Касперская, проблему не закрыть. Нужна совместная работа специалистов по ИИ и информационной безопасности, методистов и разработчиков стандартов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru