Каждое второе банковское приложение допускает кражу денежных средств

Каждое второе банковское приложение допускает кражу денежных средств

Каждое второе банковское приложение допускает кражу денежных средств

Исследователи из Positive Technologies изучили защищённость мобильных приложений для онлайн-банкинга. Анализ показал, что на сегодняшний день ни одно из таких приложений не может обеспечить должный уровень безопасности.

Как выяснила команда Positive Technologies, более 50% всех обнаруженных уязвимостей находятся в серверных частях мобильных банковских приложений. При этом каждая вторая программа допускает мошеннические операции и кражу денег.

Удивительно, но 43% проанализированных приложений хранят конфиденциальные данные на мобильном устройстве в открытом виде. Что касается уязвимостей, 76% можно использовать в атаке без наличия физического доступа к устройству, а треть брешей не требует прав администратора для эксплуатации.

Android-версии банковских приложений оказались менее защищены, чем аналоги для iOS. Например, в мобильной операционной системе от Apple программы для онлайн-банкинга продемонстрировали уязвимости не выше среднего уровня опасности. А вот в Android 29% дыр приложений показали высокую степень риска.

По словам специалистов, самые опасные уязвимости связаны с небезопасной обработкой ссылок deeplink. При этом очевидно, что в Android разработчикам дано больше возможностей для реализации функций, в чём исследователи и видят основную причину такого количества проблем безопасности.

Согласно отчёту, 54% выявленных брешей содержатся в серверных частях мобильного банка. Также эксперты нашли ошибки бизнес-логики в трёх из семи серверных частей.

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

Новая ИИ-модель копирует собеседника путем проведения опроса

Исследователи из трех американских университетов и команды Google DeepMind создали модель генеративного ИИ, способную после двухчасового аудиоинтервью сымитировать личность и поведение собеседника с точностью до 85%.

В контрольную выборку вошли 1052 добровольца разного возраста, пола, образования, достатка, национальности, вероисповедания и политических взглядов. Для всех были созданы индивидуальные программы-агенты одинаковой архитектуры.

Разработанный сценарий бесед включал обычные для социологических исследований вопросы, тесты «Большая пятерка» для построения модели личности, пять экономических игр («Диктатор», «Общественное благо» и проч.) и поведенческую анкету, составленную в ходе недавних экспериментов с большими языковыми моделями (БЯМ, LLM).

Ответы испытуемых сохранялись в памяти для использования в качестве контекста. Спустя две недели добровольцам предложили пройти тот же опрос, и LLM смогла предугадать их реплики с точностью до 85%.

 

По мнению авторов исследования, их метод создания цифровых двойников — хорошее подспорье в изучении индивидуального и коллективного поведения. Полученные результаты также можно использовать в социологии и для выработки политических решений.

К сожалению, совершенствование ИИ-технологий — палка о двух концах. Попав в руки злоумышленников, подобный инструмент позволит создавать еще более убедительные дипфейки, чтобы вводить в заблуждение интернет-пользователей с корыстной либо иной неблаговидной целью.

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru