GPS-трекер iSharing раскрывал точное местоположение пользователей

GPS-трекер iSharing раскрывал точное местоположение пользователей

GPS-трекер iSharing раскрывал точное местоположение пользователей

iSharing, насчитывающий 35 миллионов пользователей, устранил уязвимость в системе безопасности, которая приводила к сливу точной геолокации.

В рамках исследования безопасности приложений для отслеживания локации Эрик Дейгл, студент из Ванкувера, обнаружил баг в утилите iSharing, которая на сегодняшний день насчитывает более 35 миллионов пользователей.

По словам Дейгла, данная уязвимость предоставляла возможность получить доступ к чужим координатам, даже если пользователи не делились данными о своем местоположении. Брешь также раскрывала личную информацию юзеров: имя, фотографию профиля, адрес электронной почты и номер телефона, используемые для входа в приложение.

Данный баг указывает на то, что серверы iSharing не проверяли должным образом, разрешён ли пользователям доступ только к их данным о местоположении или же и к чьим-либо ещё.

Это уже не первый случай, когда в приложениях для отслеживания местоположения находили уязвимости в безопасности, которые могли привести к утечке или раскрытию точной локации пользователей. Кстати, рекомендуем нашу статью — «Отслеживание местоположения в Android и контрмеры», в которой описываются способы защиты от геотаргетинга.

Две недели назад Дейгл рассказал компании iSharing об обнаруженной уязвимости в приложении. Производители никак не отреагировали на его сообщение. Тогда Дейгл обратился за помощью к TechCrunch. Вскоре специалисты iSharing устранили уязвимость.

Эрик Дейгл сообщил, что проблема заключалась в функции приложения под названием «группы», позволяющая создавать группу и добавлять туда других пользователей, тем самым делясь своим местоположением с другими юзерами.

Cloud.ru представила фильтр, скрывающий конфиденциальные данные от ИИ

На конференции GoCloud 2026 компания Cloud.ru анонсировала Guardrails Filter — инструмент для более безопасной работы с генеративным ИИ. Его задача довольно понятная: не дать конфиденциальным данным случайно утечь в большую языковую модель.

Схема работы выглядит так: сервис проверяет текст запроса, ищет в нём конфиденциальные данные — например, персональные сведения, банковские реквизиты, API-ключи и другие секреты, — затем маскирует их и только после этого отправляет обезличенный запрос в модель. Когда модель возвращает ответ, система подставляет реальные значения обратно.

Иначе говоря, пользователь получает нормальный результат, но сами чувствительные данные не уходят за пределы корпоративного контура в исходном виде.

Сейчас инструмент рассчитан на работу с моделями из сервиса Cloud.ru Foundation Models. В этой платформе доступно более 20 моделей разных типов, включая text-to-text, audio-to-text и image-text-to-text. При этом Cloud.ru отдельно уточняет, что механизм фильтрации будет доступен и в формате on-premise, то есть для установки на стороне самого заказчика.

Появление такого инструмента хорошо вписывается в общий тренд: компании всё активнее используют генеративный ИИ, но тема утечек данных остаётся одной из главных причин, почему внедрение идёт не так быстро, как хотелось бы. Особенно это чувствительно для отраслей, где много персональной и служебной информации, — например, для здравоохранения, ретейла и госсектора.

Кроме того, Cloud.ru сообщила, что добавила в Foundation Models LLM-модель российской компании HiveTrace с Guardrails-механизмом. По заявлению компании, такая модель должна лучше справляться с рисками вроде промпт-инъекций, утечки системных инструкций и некорректной обработки выходных данных.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru