Find My Device в Android теперь требует биометрическую аутентификацию

Find My Device в Android теперь требует биометрическую аутентификацию

Find My Device в Android теперь требует биометрическую аутентификацию

Реализация сети Find My Device от Google продолжает совершенствоваться. На этот раз разработчики добавили биометрическую аутентификацию для подтверждения личности владельца утерянного устройства.

На нововведение обратило внимание издание Android Authority: в сборке под номером 3.1.173-1 пользователи могут просканировать лицо или отпечатки пальцев, а также использовать в качестве альтернативного варианта ПИН-код.

Напомним, ранее это работало несколько иначе: для подтверждения личности софт предлагал ввести пароль от аккаунта в системе Google. Никакого альтернативного способа не было.

Имелась, правда, возможность поставить галку напротив опции «Не спрашивать снова», однако в случае её выбора возникала явная проблема с безопасностью устройства. Реализация биометрической аутентификации не предусматривает варианта «не спрашивать снова».

 

Приложение Find My также обзавелось новыми элементами по части дизайна, что особенно заметно на планшетах.

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