Chrome в Android запросит биометрию перед автозаполнением паролей

Chrome в Android запросит биометрию перед автозаполнением паролей

Chrome в Android запросит биометрию перед автозаполнением паролей

Разработчики Google Chrome доработали функциональность биометрической аутентификации, которая теперь будет требоваться при автозаполнении паролей в мобильной операционной системе Android.

Для подстановки учётных данных лидер в мире браузеров использует встроенный менеджер паролей — Google Password Manager (GPM).

Как правило, GPM пытается задействовать биометрическую аутентификацию перед передачей логинов и паролей сторонним приложениям. Теперь разработчики Chrome решили поменять принцип, рассчитывая на более тесную интеграцию в экосистему Google.

В частности, согласно опубликованной заметке в блоге, корпорация упростит создание паролей в GPM, если вы работаете не со своего основного Android-устройства.

Кроме того, исследователь с ником @Leopeva64 в X (Twitter) нашла в коде признаки доработки процесса входа с использованием биометрической аутентификации.

 

Настройки нововведения можно найти в тестовой версии Google Chrome, введя в адресной строке:

chrome://flags/#biometric-auth-identity-check

Эксперты: за год число вредоносных opensource-компонентов возросло в 11 раз

В 2025 году в компании CodeScoring зарегистрировали 457 тыс. вредоносных библиотек с открытым исходным кодом — в 11 раз больше, чем в предыдущем году. Зафиксировано также 14 тыс. новых уязвимостей в таких компонентах.

По словам специалистов, сохраняют актуальность и более ранние неприятные находки — к примеру, RCE-уязвимость Log4Shell, которая все еще присутствует в 15 тыс. сторонних библиотек. Публикация подобных пакетов грозит атаками на цепочку поставок.

В уходящем году также зафиксировано появление новой, еще более опасной угрозы — самоходного червя Shai Hulud, способного создавать новые репозитории и воровать конфиденциальные данные с CI/CD-платформ.

В связи с бурным ростом популярности ИИ объявился новый вектор атаки — slopsquatting: злоумышленники начали использовать склонность больших языковых моделей (БЯМ, LLM) к галлюцинациям для внедрения в легитимные проекты небезопасного кода.

Из-за этой особенности умный помощник по разработке может ошибиться и вместо легитимной библиотеки предложить для использования вредоносную со схожим названием. По данным CodeScoring, в России ИИ-ассистентов применяют 30% разработчиков, и потенциально опасные галлюцинации происходят у LLM в 20% случаев.

Чтобы защититься от атак на цепочку поставок, эксперты советуют вести тщательный учет компонентов, используемых для сборки софта, при установке библиотек выставлять запрет на исполнение скриптов, а также следовать стандарту ГОСТ Р 56939-2024 и активнее внедрять технологии безопасной разработки.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru