В Университете Айовы научились выявлять сомнительные Facebook-приложения

Исследователи обнаружили способ проверки соблюдения правил конфиденциальности разработчиками Facebook-приложений. Новый метод (CanaryTrap) поможет выявить несанкционированную передачу данных третьим лицам.

В основе CanaryTrap лежит использование так называемых ханитокенов – поддельных файлов или данных. Ханитокены – это фрагменты-приманки, которые айтишники могут расставить внутри своей сети. Если к ним кто-то получает доступ или начинает их использовать, администраторы могут зафиксировать вредоносную активность.

В исследовании утверждается, что ханитокенами служили уникальные адреса электронной почты, с помощью которых специалисты регистрировали аккаунты Facebook. После регистрации аккаунта эксперты устанавливали поочерёдно приложения, использовали их в течение 15 минут, а затем просто удаляли из учётной записи. Далее они проверяли «входящие» в подставных электронных ящиков на наличие нового трафика. Если приходило новое письмо, тогда фиксировалась передача пользовательских данных третьим лицам.

Кроме этого, специалисты использовали инструмент от Facebook – «Why Am I Seeing This?»  С его помощью они мониторили использование ханитокенов для целевой рекламы.

3 июля, 2020

Подписаться на новости BIS Journal / Медиа группы Авангард

Подписаться
Введите ваш E-mail

Отправляя данную форму вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности персональных данных

16.12.2025
OpenAI совершенствует модели защиты «на передовых рубежах»
16.12.2025
Мнение: Риски для «Мира» — QR-коды, биометрия и цифровой рубль
16.12.2025
Решение регулятора — ещё не приговор
16.12.2025
PayPal станет банком и снизит зависимость от партнёров (?)
16.12.2025
Teneo: ИИ не уничтожает рабочие места, но трансформирует роли
15.12.2025
Форум «АнтиФрод Россия» подвёл итоги борьбы с мошенничеством в 2025 году
15.12.2025
Баланс людей и технологий: ключевые выводы CX Fintech Day
15.12.2025
В США появится госстандарт для LLM
15.12.2025
Экологи против новых дата-центров
15.12.2025
Неясный экономический эффект тормозит развитие ИИ-технологий

Стать автором BIS Journal

Поля, обозначенные звездочкой, обязательные для заполнения!

Отправляя данную форму вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности персональных данных