iOS应用超半数存信息泄露风险,API安全成防护短板
吃瓜电子官网最新热点:iOS应用超半数存信息泄露风险,API安全成防护短板
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2025-09-26 08:40:38 作者:狼叫兽 😉9月26日,安全研究机构发布最新调查结果显示,超过一半的iO👍S应用程序存在敏感信息泄露隐患,这一比例高于安卓平台应用,后😴者相关风险占比约为三分之一。随着移动应用日益成为企业服务的重⭐要入口,其背后所依赖的API接口正成为网络攻击的重点目标,由😁此引发的数据外泄与网络欺诈问题愈发突出。 所谓API,😡即应用程序编程接口,是不同软件系统之间实现数据交换与功能调用😀的桥梁。然而当前大量移动应用在不可信设备上运行API端点并执😍行核心调用逻辑,导致应用容易遭受篡改或逆向分析。攻击者可借此😢手段截取通信流量、修改程序行为,使恶意请求伪装成合法调用,绕🌟过常规安全检测机制。 传统的防护措施如防火墙、网关、代😴理验证及API密钥认证等方式,难以应对发生在应用内部的深层攻🔥击。即便部分应用启用了SSL证书绑定技术以防范中间人攻击,仍🥳存在明显短板。数据显示,近三成安卓金融类应用和约两成iOS旅🎉行类应用仍可被成功渗透。 此外,许多应用在终端设备上对🤯敏感数据的处理方式存在缺陷,包括将机密信息输出至调试日志、存🙄储于外部存储空间或采用不安全的本地存储机制,大大增加了数据被🙄非法获取的风险。 研究还发现,整体应用中有31%会向远😜程服务器传输个人可识别信息,而在排名前百的应用中,这一比例上🤔升至37%,其中不少数据未采取加密传输。部分嵌入式SDK被发😂现存在隐蔽行为,例如未经授权上传用户数据、记录操作行为、收集👏地理位置信息并发送至第三方服务器。 上述现象表明,即便⭐应用来自正规渠道,仍可能存在严重安全隐患,用户隐私与企业数据😘安全面临持续威胁。 返回搜狐,查看更多
北京市:市辖区:(东城区、西城区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区、房山区、通州区、顺义区、昌平区、大兴区、怀柔区、平谷区、密云区、延庆区)
天津市:市辖区:(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、东丽区、西青区、津南区、北辰区、武清区、宝坻区、滨海新区、宁河区、静海区、蓟州区)
河北省:石家庄市:(长安区、桥西区、新华区、井陉矿区、裕华区、藁城区、鹿泉区、栾城区、井陉县、正定县、行唐县、灵寿县、高邑县、深泽县、赞皇县、无极县、平山县、元氏县、赵县、石家庄高新技术产业开发区、石家庄循环化工园区、辛集市、晋州市、新乐市)
唐山市:(路南区、路北区、古冶区、开平区、丰南区、丰润区、曹妃甸区、滦南县、乐亭县、迁西县、玉田县、河北唐山芦台经济开发区、唐山市汉沽管理区、唐山高新技术产业开发区、河北唐山海港经济开发区、遵化市、迁安市、滦州市)
秦皇岛市:(海港区、山海关区、北戴河区、抚宁区、青龙满族自治县、昌黎县、卢龙县、秦皇岛市经济技术开发区、北戴河新区)
邯郸市:(邯山区、丛台区、复兴区、峰峰矿区、肥乡区、永年区、临漳县、成安县、大名县、涉县、磁县、邱县、鸡泽县、广平县、馆陶县、魏县、曲周县、邯郸经济技术开发区、邯郸冀南新区、武安市)
邢台市:(襄都区、信都区、任泽区、南和区、临城县、内丘县、柏乡县、隆尧县、宁晋县、巨鹿县、新河县、广宗县、平乡县、威县、清河县、临西县、河北邢台经济开发区、南宫市、沙河市)
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张家口市:(桥东区、桥西区、宣化区、下花园区、万全区、崇礼区、张北县、康保县、沽源县、尚义县、蔚县、阳原县、怀安县、怀来县、涿鹿县、赤城县、张家口经济开发区、张家口市察北管理区、张家口市塞北管理区)
承德市:(双桥区、双滦区、鹰手营子矿区、承德县、兴隆县、滦平县、隆化县、丰宁满族自治县、宽城满族自治县、围场满族蒙古族自治县、承德高新技术产业开发区、平泉市)
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近日,《Nature》杂志的最新一期封面论文引起了广泛关注,🙄研究主题是 DeepSeek-R1。这项研究由梁文锋教授团队👏主导,内容围绕如何通过强化学习来提升大型语言模型(LLM)的😂推理能力。早在今年1月,该研究已在 arXiv 上发布,受到😀学术界的高度评价。 在封面介绍中,《Nature》指出🙄,如果大型模型能够规划解决问题的步骤,往往会得到更好的解决方🤔案。这种推理能力与人类处理复杂问题的方式相似,但在人工智能领👍域实现这一点面临着巨大的挑战。研究团队展示了如何在极少人工干👍预的情况下训练出具备推理能力的模型。 DeepSeek⭐-R1模型的训练采用强化学习策略,模型在正确解答数学问题时会🌟获得高分奖励,而答错则会受到惩罚。通过这样的机制,DeepS🤔eek-R1学会了逐步推理、解决问题,并在给出答案前进行自我⭐验证,从而提高了其在编程和科学研究中的表现。 值得一提🚀的是,DeepSeek-R1被认为是首个经过权威学术期刊同行😴评审的语言模型,这一成就标志着 AI 领域的一个重要里程碑。😀Hugging Face 的工程师 Lewis Tunsta🤗ll 对此表示,这是一个重要的先例,强调了行业规范的重要性,🚀尤其是在评估 AI 系统潜在风险时。 此外,研究团队在👍论文中对模型的训练数据类型和安全性进行了详细说明,避免了对模😎型的拟人化描述,确保研究的严谨性和透明度。这一开放模式得到了😀同行的广泛赞誉,认为有助于提升公众对 AI 的信任。 👏划重点:返回搜狐,查看更多
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