Сервис KidSecurity сливает чаты и ПДн, собранные с детских телефонов

Сервис KidSecurity сливает чаты и ПДн, собранные с детских телефонов

Сервис KidSecurity сливает чаты и ПДн, собранные с детских телефонов

Разработчики приложения KidSecurity (> 1 млн загрузок c Google Play) плохо оберегают свои серверы. Команда исследователей из Cybernews уже второй раз находит в открытом доступе большой массив конфиденциальных данных.

В прошлом году выяснилось, что из-за отсутствия защиты с серверов Elasticsearch и Logstash казахского вендора KidSecurity можно без труда получить номера телефонов, имейл и платежную информацию клиентов — суммарно свыше 300 млн записей. Как оказалось, кластер брокеров Kafka, используемый программой родительского контроля, тоже протекает, притом уже больше года.

Через эти серверы в реальном времени проходят большие объемы информации (с детских телефонов на гаджеты родителей). В минувшем феврале в кешах было суммарно обнаружено более 100 Гбайт данных; за 1 час наблюдений брокеры получили 456 тыс. личных сообщений, отправленных из приложений соцсетей, и статистику по использованию программ, установленных на 11 тыс. телефонов.

Разбор кешированных данных показал, что брокеры Kafka сливают следующую информацию:

  • сообщения детей в Instagram (признана экстремистской и запрещена в России), WhatsApp (принадлежит Meta, признанной экстремистской и запрещённой в России), Telegram, Viber, ВКонтакте, в том числе в групповых чатах (можно узнать, например, номер школы и класс);
  • имейл-адреса родителей;
  • IP-адреса;
  • сведения из аккаунтов в магазинах приложений (страна, валюта оплаты, дата оформления и срок действия подписки);
  • списки установленных приложений, статистика использования;
  • полученные ребенком награды (спорт, помощь по дому и т. п.);
  • фоновые аудиозаписи с микрофона;
  • IMEI;
  • местоположение;
  • уровень заряда батареи.

Утечка затронула несовершеннолетних пользователей и их друзей по переписке из разных регионов, большинство проживают в России, странах Восточной Европы и на Ближнем Востоке. Доступ к Kafka-кластеру был защищен лишь после уведомления от исследователей.

ИИ находит ошибки быстрее, чем их могут исправлять

Многие команды разработчиков опенсорс-проектов столкнулись с потоком сообщений об ошибках и уязвимостях, которые выявляют ИИ-модели. Для многих проектов, особенно небольших, это стало серьёзной проблемой: устранять такие находки по мере их поступления они попросту не успевают. В результате ситуация начинает нести заметные риски для безопасности.

О проблеме сообщило агентство Bloomberg. Издание приводит слова Дэниела Стенберга из проекта cURL: только за 2025 год команда получила 181 сообщение об ошибках и уязвимостях — больше, чем за 2023 и 2024 годы вместе взятые.

По словам специалиста, рост числа багрепортов напрямую связан с распространением ИИ-моделей. Как отметил Стенберг, ситуация продолжает ухудшаться. С начала 2026 года команда проекта уже получила 87 сообщений об ошибках, а по итогам года их число может приблизиться к 330.

Рост активности связывают с появлением новой ИИ-модели Mythos от Anthropic. Она позволяет находить проблемный код быстрее, чем предыдущие поколения таких систем, не говоря уже о людях, которые проводят аудит вручную или с помощью традиционных инструментов.

Многие другие проекты, столкнувшись с валом отчётов об ошибках, сгенерированных с помощью ИИ, вообще прекратили их приём. Разработчики сравнивают этот поток с DDoS-атакой, называя его «пугающим» и крайне сложным для обработки.

Понимая возможные риски, связанные с тем, что новая модель сможет находить уязвимости быстрее, чем разработчики будут успевать их устранять, Anthropic не стала выпускать Mythos в открытый доступ. Вместо этого компания ограничила доступ к ней, предоставив его только ключевым организациям, включая CrowdStrike и Linux Foundation.

Как подчёркивает Bloomberg, вся индустрия во многом зависит от результатов работы проектов с открытым исходным кодом, которыми нередко занимаются небольшие команды с ограниченными ресурсами. Ситуацию дополнительно осложняет наличие большого объёма устаревшего кода, который может быть использован во вредоносных целях.

Показательный пример — история с WannaCry: авторы этого шифровальщика использовали устаревший драйвер Windows для распространения зловреда. При этом удалить такой компонент не всегда возможно без риска нарушить работу критически важных функций системы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru