В App Store и Google Play нашли десятки приложений для «раздевания» людей

В App Store и Google Play нашли десятки приложений для «раздевания» людей

В App Store и Google Play нашли десятки приложений для «раздевания» людей

Пока в соцсетях обсуждают скандалы вокруг чат-бота Grok, которого пользователи применяли для создания откровенных изображений женщин без их согласия, выяснилось, что проблема куда шире. В неё оказались вовлечены два самых популярных магазина приложений для мобильных устройств — Apple App Store и Google Play Store.

Как сообщает Tech Transparency Project, в официальных магазинах приложений обнаружились десятки так называемых nudify-приложений — сервисов, которые с помощью ИИ позволяют «раздевать» женщин на изображениях или создавать откровенные сцены.

По данным исследования, в Google Play Store таких приложений насчитали 55, в App Store — 47, причём 38 из них присутствовали сразу в обоих магазинах.

 

 

Для проверки исследователи просто искали по ключевым словам вроде «nudify» и «undress» — и без особых усилий находили десятки приложений. Часть из них генерировала изображения и видео по текстовым запросам, другие занимались «фейссвапом», подставляя лицо одного человека в тело другого.

После того как список приложений передали Google и Apple, компании всё же отреагировали: Google удалила 31 приложение, Apple — 25. Однако значительная часть подобных сервисов по-прежнему доступна, особенно в Play Store.

Отдельное внимание в отчёте уделяется приложению DreamFace — генератору изображений и видео, который до сих пор доступен в Google Play, хотя из App Store его уже убрали. По словам исследователей, сервис практически не сопротивляется откровенным запросам и спокойно создаёт непристойные изображения женщин.

Пользователю дают один бесплатный ролик в день, а за расширенные возможности предлагают оформить подписку. По данным AppMagic, DreamFace уже заработал около $1 млн.

Ирония в том, что и Google, и Apple получают до 30% комиссии с таких подписок — то есть фактически зарабатывают на приложениях, которые нарушают их же собственные правила.

Похожая история и с приложением Collart, которое тоже умеет генерировать откровенный контент и принимать прямые запросы на порнографические сцены. Его удалили из App Store, но в Google Play оно всё ещё доступно.

Ещё более тревожной эксперты называют категорию фейссвоп-приложений. Такие сервисы позволяют подставлять лица реальных людей — знакомых, коллег, одноклассников — на обнажённые тела. Например, приложение RemakeFace на момент публикации остаётся доступным сразу в обоих магазинах и, как утверждается в отчёте, легко используется для создания несогласованных интимных изображений.

При этом и Apple, и Google официально запрещают приложения с сексуальной наготой. Но, как показало исследование, этих ограничений оказалось недостаточно: ИИ-сервисы для «раздевания» людей годами спокойно проходили модерацию и распространялись через официальные магазины.

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru