70% мобильных игр небезопасны: эксперты нашли сотни уязвимостей

70% мобильных игр небезопасны: эксперты нашли сотни уязвимостей

70% мобильных игр небезопасны: эксперты нашли сотни уязвимостей

Казалось бы, что может быть безобиднее мобильных игр? Пару уровней в дороге, быстрый матч перед сном — и никаких рисков. Но на практике всё не так радужно. По данным AppSec Solutions, семь из десяти игровых приложений для смартфонов содержат уязвимости, а каждая седьмая из них может быть потенциально опасной.

Специалисты компании проанализировали около 50 популярных мобильных игр с помощью инструмента AppSec.Sting и обнаружили порядка 700 уязвимостей. Из них 90 получили высокий или критический уровень опасности.

Самые тревожные находки — это банальные, но оттого не менее опасные ошибки. Так, в 12 приложениях пароли и токены хранились прямо в исходном коде, фактически в открытом виде. Для злоумышленников это настоящий подарок — такие данные легко извлекаются и могут использоваться для взлома.

Ещё 13 игр не имели проверки целостности, что позволяет без особых усилий модифицировать сборку и менять логику приложения.

«Это серьёзно упрощает вмешательство в работу игры — от читов до более опасных сценариев», — пояснил руководитель отдела анализа защищённости AppSec.Sting компании AppSec Solutions Никита Пинаев.

Эксперт выделил три ключевые проблемы, которые встречаются в мобильных играх особенно часто.

Во многих играх критически важные механики — расчёт наград, прогресса и внутриигровых ресурсов — реализованы на стороне клиента. Без полноценной серверной проверки это открывает дорогу к подмене данных, повторному воспроизведению запросов и манипуляциям с игровой экономикой. Итог — читы, перекос баланса, падение честности и доверия игроков.

Небезопасное хранение данных и слабая защита сетевого взаимодействия. Конфиденциальная информация нередко хранится локально без шифрования и контроля целостности. К этому добавляются проблемы с сетевой защитой — отсутствие проверок подлинности запросов и защиты от повторного воспроизведения. Всё это создаёт условия для утечек данных и автоматизации мошеннических сценариев.

Многие приложения поставляются без обфускации кода и базовых механизмов защиты. В результате бизнес-логика легко анализируется, конфиденциальные параметры извлекаются, а модифицированные клиенты распространяются быстрее, чем разработчики успевают реагировать.

На первый взгляд проблемы выглядят «внутриигровыми», но на деле они оборачиваются вполне реальными рисками — финансовыми потерями, ростом мошенничества и репутационными издержками. И страдают от этого не только студии, но и обычные пользователи.

Эксперты AppSec Solutions напоминают простые, но эффективные правила цифровой гигиены:

  1. Скачивайте игры только из официальных магазинов.
    Сторонние источники — главный канал распространения модифицированных и вредоносных версий.
  2. Осторожнее с модами и «взломами».
    Читы — это не только риск бана, но и реальная угроза утечки данных или заражения устройства.
  3. Следите за разрешениями.
    Давайте игре только то, что действительно нужно для работы, и периодически пересматривайте доступы.
  4. Обновляйте приложения и ОС.
    Апдейты часто закрывают уязвимости, о которых вы даже не подозреваете.
  5. Используйте уникальные пароли.
    Для игровых аккаунтов — свои учётные данные и, по возможности, дополнительные механизмы защиты.

Мобильные игры давно перестали быть просто развлечением — вокруг них крутятся деньги, данные и целые цифровые экосистемы. А значит, относиться к их безопасности стоит не менее серьёзно, чем к банковским приложениям.

Нейросеть с сюрпризом: AppSec.Track проверит модели из Hugging Face

ML-модель из публичного репозитория может оказаться не только умной, но и с неприятным сюрпризом внутри. AppSec Solutions добавила в платформу AppSec.Track предварительную проверку моделей из Hugging Face. По заявлению компании, это первое российское решение, которое блокирует потенциально опасные модели до их попадания на машины разработчиков и в CI.

Каждый запрошенный через корпоративный репозиторий файл автоматически отправляется в «карантин». Пока идёт сканирование, разработчик не может скачать модель, зато видит статус проверки и своё место в очереди. После анализа платформа решает, пропускать артефакт в корпоративную инфраструктуру или оставить за дверью.

Модели проверяются без запуска. AppSec.Track разбирает файлы PyTorch, TensorFlow, Keras и другие сериализованные форматы, включая вложенные архивы, и ищет код, способный выполниться при загрузке. Обнаруженным угрозам присваивается уровень критичности.

Проблема особенно актуальна для моделей в формате pickle. Они могут содержать исполняемый код, поэтому одной заражённой загрузки достаточно, чтобы злоумышленник закрепился в среде разработки. Обычный сканер зависимостей здесь способен промахнуться: зловред сидит не в пакете, а внутри самой модели.

В AppSec Solutions считают, что со временем индустрия перейдёт на безопасный формат safetensors. Но пока публичные хабы забиты pickle-файлами, доверять модели только за красивые метрики — так себе стратегия.

Второй рубеж защиты работает на этапе сборки. AppSec.Track формирует SBOM и проверяет библиотеки и зависимости по собственной базе уязвимостей. Она охватывает PyPI, npm, Maven, NuGet, CUDA, Julia и другие экосистемы. Фид можно подключить онлайн или развернуть в закрытом контуре.

Политики безопасности настраиваются один раз и затем применяются автоматически. Сама модель проходит досмотр при входе и повторно не сканируется, а её окружение контролируется при каждой сборке. Получается вполне понятный фейс-контроль: нейросеть сначала показывает, что у неё внутри, и только потом идёт работать.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru