Перейти к содержанию
Объявляем набор участников в программу «Развитие сообществ клуба в мессенджерах»
Конкурс по разработке Telegram-бота Kaspersky Club

Как защитить Android: 10 советов для максимальной безопасности

KL FC Bot
 Поделиться

Рекомендуемые сообщения

KL FC Bot Гигант мысли

KL FC Bot

Опубликовано
Опубликовано

Так-так, десяток настроек iOS для повышения безопасности своего мобильного любимца сделать легко. А что же делать с Android? Беда в том, что Android — он вроде бы один и тот же, но в то же время очень-очень разный. Достаточно высокая открытость платформы позволила ей быстро стать лидером на рынке мобильных устройств, но породила пресловутую фрагментацию, которую любят поминать при каждом удобном случае.
Android.png
Скажем, Android на Nexus-аппарате, в смартфоне Samsung/Sony/HTC и на каком-нибудь неизвестном «китайце» — это таки две большие разницы. Тем не менее некоторые общие советы по повышению безопасности этой ОС дать можно, а часть из них и вовсе совпадает с рекомендациями для iOS. Конечно, надо будет смириться с определенными неудобствами в ежедневной работе, но тут уж придется следовать универсальному правилу — либо комфорт, либо безопасность. В конце концов, можно воспользоваться только частью рекомендаций и найти для себя оптимальный баланс удобства и защиты.

Читать далее >>

  • Спасибо (+1) 1
Ссылка на комментарий
Поделиться на другие сайты

Пожалуйста, войдите, чтобы комментировать

Вы сможете оставить комментарий после входа в



Войти
 Поделиться
Перейти к списку тем

  • Похожий контент

    • KL FC Bot
      Безопасны ли приложения Android SafetyCore и Android System Key Verifier | Блог Касперского
      Автор KL FC Bot
      С февраля многие пользователи жалуются на то, что на их Android-смартфонах внезапно появилось приложение Android System SafetyCore. У него нет интерфейса и настроек, но из Google Play можно узнать, что разработчиком является сама Google, число установок превышает миллиард, а рейтинг составляет позорные 2,2 балла. Назначение приложения описано расплывчато: «Обеспечивает технологию для работы функций, таких как «Предупреждения о деликатном контенте» в Google Messages». Что такое «деликатный контент» (sensitive content), можно легко догадаться, но как и почему о нем будет предупреждать Google? И как собирается узнавать, что контент именно деликатный?
      Спешим успокоить — по заявлениям как Google, так и сторонних экспертов, функция не создает угроз приватности. SafetyCore работает на устройстве и не отправляет ни фотографий, ни информации о фотографиях на внешние серверы. Если в Google Messages пользователь получает сообщение с картинкой, то модель машинного обучения, запущенная прямо на смартфоне, анализирует изображение и размывает его, если детектирует нюдсы. Пользователь должен кликнуть на изображение и подтвердить, что он действительно хочет увидеть «обнаженку», и тогда размытие пропадает. Аналогичная функция работает при отправке — если пользователь пытается отправить изображение с обнаженными телами, смартфон переспросит, действительно ли нужно отсылать изображение. Google подчеркивает, что информация о результатах проверки картинки никуда не отправляется.
      Приложение SafetyCore обеспечивает анализ изображений, но оно не предназначено для самостоятельного использования: другие аппы обращаются к SafetyCore при приеме и отправке картинок, а уж как использовать результаты анализа — зависит от них. Пока воспользоваться ИИ-анализом можно в Google Messages — здесь изображения, признанные «деликатными», будут размыты. В будущем Google обещает открыть функции SafetyCore другим разработчикам, и реагировать на «клубничку» смогут, например, WhatsApp с Telegram. Другие приложения при этом могут быть настроены так, чтобы блокировать «обнаженку» или сразу отправлять такие картинки в спам.
       
      View the full article
    • KL FC Bot
      12 советов по безопасному использованию мессенджеров WhatsApp, Telegram, Signal, Viber, WeChat и других | Блог Касперского
      Автор KL FC Bot
      Как переписываться, не сливая данные посторонним, и как защитить свой аккаунт в мессенджерах от кражи или взлома? Вот двенадцать простых правил с кратчайшими объяснениями, почему важно каждое из них.
      Включите двухфакторную проверку
      Почему это важно. Чтобы ваш аккаунт не взломали и не украли, например выпустив нелегальный дубликат SIM-карты. Если включить эту настройку, то для регистрации мессенджера на новом устройстве помимо подтверждающего кода из SMS потребуется ваш секретный пароль.
      Что делать. Зайти в мессенджере в настройки безопасности и конфиденциальности, ввести и хорошо запомнить секретный пароль. Его не нужно будет регулярно вводить, он нужен только при переносе аккаунта на новое устройство. Для удобства его можно сгенерировать и хранить в защищенном парольном менеджере, или же можно создать и проверить пароль на стойкость с помощью нашего бесплатного сервиса Kaspersky Password Checker.
       
      View the full article
    • KL FC Bot
      Защита от слежки за устройствами на Android, Windows и Linux через Find My iPhone | Блог Касперского
      Автор KL FC Bot
      Метки AirTag стали одним из самых популярных инструментов слежки, которыми пользуются не только легитимные владельцы, забывшие ключи на работе, но и ревнивые супруги, угонщики автомобилей и другие люди с недобрыми намерениями. Реализация крайне проста — брелок тайно подкладывают жертве слежки и с комфортом следят за ее перемещениями через сервис Apple Find My. Мы даже включили защиту от слежки через AirTag в Android-версию решений Kaspersky.
      Но недавно исследователи безопасности опубликовали исследование, которое демонстрирует, что для дистанционной слежки можно не тратиться на AirTag и даже… никогда не приближаться к жертве! Если удастся заразить ее компьютер или смартфон под управлением Android, Windows или Linux особым вредоносным ПО, то зловред сможет посылать через Bluetooth-адаптер этого устройства специальный сигнал, который будет определяться любыми устройствами Apple поблизости как сигнал от AirTag. Иными словами, для Apple-устройств зараженный смартфон или компьютер превращается в… гигантский AirTag, и его можно отслеживать через сеть Find My, в которую входит более миллиарда смартфонов и планшетов Apple.
      Анатомия атаки
      Атака эксплуатирует две особенности технологии Find My.
      Во-первых, в этой сети используется сквозное шифрование, и участники не знают, чьи сигналы они передают. Брелок AirTag и смартфон владельца применяют пару криптографических ключей при обмене информацией. Когда утерянный брелок транслирует по Bluetooth свои позывные, «детекторы» сети Find My (это любые устройства Apple с Bluetooth и связью с Интернетом, неважно чьи) просто передают данные на серверы Apple, используя публичный ключ найденного AirTag для шифрования данных геолокации. Далее зашифрованную информацию о местоположении с сервера может запросить любое устройство: за счет шифрования Apple тоже не знает, кому принадлежит данный сигнал и что за устройство его запросило. Хитрость в том, что расшифровать данные и понять, чей же это AirTag и где конкретно он находится, можно, только зная парный приватный ключ. Поэтому эти данные полезны только владельцу смартфона, сопряженного с данной меткой AirTag.
      Вторая особенность Find My — «детекторы» не проверяют, что полученный ими сигнал о местоположении подан именно устройством Apple. Его может транслировать любое устройство с поддержкой Bluetooth Low Energy (BLE).
      Чтобы злоупотребить этими особенностями, исследователи разработали следующую схему.
      Вредоносное ПО устанавливается на компьютер, смартфон или другое устройство под управлением Android, Windows или Linux и получает информацию об адресе Bluetooth-адаптера, встроенного в гаджет. Информация передается на сервер атакующих, где с помощью мощных видеокарт вычисляется пара ключей шифрования, соответствующих Bluetooth-адресу устройства и совместимых с технологией Find My. Вычисленный публичный ключ передается обратно на зараженное устройство, и зловред начинает транслировать через Bluetooth сообщение, аналогичное сигналам AirTag и содержащее этот ключ. Любое подключенное к Интернету устройство Apple, находящееся поблизости, принимает этот сигнал и передает его на серверы Find My. Сервер злоумышленников использует вычисленный приватный ключ, чтобы запрашивать у сервиса Find My местоположение зараженного устройства и расшифровывать эти данные.  
      View the full article
    • Sandynist
      Android System SafetyCore — новый уровень безопасности вашего смартфона на Андроид!
      Автор Sandynist
      Добрый день!
       
      Скачал и установил себе на смартфон это приложение — Android System SafetyCore
      Оно не пришло мне на смартфон с очередными обновлениями. Вот теперь сижу и жду когда повысится уровень безопасности моего смартфона. Но приложение молчит и вообще ничего не сообщает о моей системе, или у меня всё так идеально? 😅
       
      Ссылка на приложение в Гугл Плей: https://play.google.com/store/apps/details?id=com.google.android.safetycore&hl=ru&pli=1
       
      Поделитесь информацией, как у вас прошла установка? Что изменилось в работе системы?
    • KL FC Bot
      Что такое slopsquatting и как защитить от него организацию | Блог Касперского
      Автор KL FC Bot
      Генерация программного кода стала одной из сфер, где ИИ уже внедрен достаточно широко, — по некоторым оценкам, за минувший год около 40% нового кода было написано ИИ. CTO Microsoft считает, что через пять лет эта цифра достигнет 95%. Этот код еще предстоит научиться правильно сопровождать и защищать.
      Безопасность ИИ-кода эксперты пока оценивают как невысокую, в нем систематически встречаются все классические программные дефекты: уязвимости (SQL-инъекции, вшитые в код токены и секреты, небезопасная десериализация, XSS), логические дефекты, использование устаревших API, небезопасные алгоритмы шифрования и хеширования, отсутствие обработки ошибок и некорректного пользовательского ввода и многое другое. Но использование ИИ-ассистента в разработке ПО добавляет еще одну неожиданную проблему — галлюцинации. В новом исследовании авторы подробно изучили, как на ИИ-код влияют галлюцинации больших языковых моделей. Оказалось, что некоторых сторонних библиотек, которые ИИ пытается использовать в своем коде, просто не существует в природе.
      Вымышленные зависимости в open source и коммерческих LLM
      Для изучения фантомных библиотек исследователи сгенерировали 576 тысяч фрагментов кода на Python и JavaScript с помощью 16 популярных LLM.
      Модели выдумывали зависимости с разной частотой: реже всего галлюцинировали GPT4 и GPT4 Turbo (вымышленные библиотеки встретились менее чем в 5% образцов кода), у моделей DeepSeek этот показатель уже превышает 15%, а сильнее всего ошибается Code Llama 7B (более 25% фрагментов кода ссылаются на несуществующие библиотеки). При этом параметры генерации, которые снижают вероятность проникновения случайных токенов в выдачу модели (температура, top-p, top-k), все равно не могут снизить частоту галлюцинаций до незначительных величин.
      Код на Python содержал меньше вымышленных зависимостей (16%) по сравнению с кодом на JavaScript (21%). Результат также зависит от того, насколько стара тема разработки. Если при генерации пытаться использовать пакеты, технологии и алгоритмы, ставшие популярными за последний год, несуществующих пакетов становится на 10% больше.
      Самая опасная особенность вымышленных пакетов — их имена не случайны, а нейросети ссылаются на одни и те же библиотеки снова и снова. На втором этапе эксперимента авторы отобрали 500 запросов, которые ранее спровоцировали галлюцинации, и повторили каждый из них 10 раз. Оказалось, что 43% вымышленных пакетов снова возникают при каждой генерации кода.
      Интересна и природа имен вымышленных пакетов. 13% были типичными «опечатками», отличающимися от настоящего имени пакета всего на один символ, 9% имен пакетов были заимствованы из другого языка разработки (код на Python, пакеты из npm), еще 38% были логично названы, но отличались от настоящих пакетов более значительно.
       
      View the full article
×
×
  • Создать...