This article hasn't been translated into English yet — showing the Russian original.
CNews AI→ original

84% of Russian mobile apps contain critical vulnerabilities — and their number is growing

84% of Russian mobile apps contain critical vulnerabilities — tens of thousands of “holes” that no one is rushing to fix. The number of problems is rising year after year. One reason is the spread of AI coding: neural networks generate code quickly, but reproduce common vulnerabilities from their training data. Until there is mandatory auditing before apps are published, tens of millions of users bear the risk.

AI-processed from CNews AI; edited by Hamidun News
84% of Russian mobile apps contain critical vulnerabilities — and their number is growing
Source: CNews AI. Collage: Hamidun News.
◐ Listen to article

84% российских мобильных приложений содержат критические уязвимости. Их совокупное число перевалило за десятки тысяч — и продолжает расти с каждым годом. Разработчики не спешат с исправлениями, а распространение ИИ-кодинга превращается в дополнительный и плохо контролируемый источник новых «дыр».

Девять из десяти приложений небезопасны

Аналитики проверили российский рынок мобильных приложений и пришли к неутешительному выводу: 84% продуктов содержат критические уязвимости. Это означает, что лишь каждое седьмое приложение можно считать условно безопасным — остальные представляют потенциальный риск для своих пользователей. Общий масштаб проблемы — десятки тысяч «дыр» в совокупности по всему рынку. При этом динамика устойчиво негативная: количество уязвимостей год к году растёт, а не сокращается. Российские пользователи ежедневно работают с банковскими сервисами, приложениями госуслуг, маркетплейсами и мессенджерами, в которых скрыты неустранённые бреши. Через них злоумышленники могут получить доступ к личным данным, переписке и финансовым операциям.

ИИ-кодинг как источник риска

Одним из ключевых факторов роста называется распространение ИИ-инструментов в разработке. Нейросети ускорили производство кода: приложения создаются быстрее и в большем объёме, чем раньше. Однако скорость вступает в прямое противоречие с безопасностью.

Генеративные модели обучены на огромных массивах кода из открытых репозиториев — в том числе содержащего типовые уязвимости. Воспроизводя привычные паттерны, нейросеть может автоматически переносить в новый проект давно известные проблемы безопасности. При этом код внешне выглядит работоспособным, базовые тесты проходит — а уязвимость остаётся скрытой до момента первой реальной атаки.

Конкретные механизмы, по которым ИИ-кодинг создаёт риски: нейросети воспроизводят паттерны из публичного кода — включая уязвимый разработчики принимают сгенерированный код без тщательного security-ревью скорость разработки сокращает время на проверку безопасности объём генерируемого кода опережает возможности ручного аудита Чем активнее команды полагаются на ИИ-генерацию без последующей проверки, тем выше шанс, что очередное приложение окажется в числе тех самых 84%.

Уязвимости годами остаются без исправления

Возможно, острее даже не проблема появления новых уязвимостей, а проблема устранения существующих. Найденные «дыры» подолгу остаются незакрытыми: владельцы приложений либо не знают о конкретных проблемах, либо не считают нужным их приоритизировать в условиях конкурентного давления и сжатых сроков. Обязательный аудит безопасности перед публикацией приложения пока не является повсеместной практикой. В результате злоумышленники, знающие об уязвимости в конкретном сервисе, могут эксплуатировать её месяцами — без каких-либо технических или юридических препятствий. Особую озабоченность вызывают медицинские сервисы, финансовые платформы и корпоративные инструменты: именно они чаще всего становятся мишенью целевых атак.

Что это значит

Картина складывается тревожная: восемь из десяти приложений небезопасны, уязвимостей с каждым годом становится больше, а ответственные за их устранение не торопятся. ИИ-разработка без встроенных практик безопасности лишь ускоряет накопление проблем. Для конечного пользователя совет прагматичный: ограничивать разрешения приложений до необходимого минимума, регулярно их обновлять и удалять программы, которыми давно не пользуешься.

ZK
Hamidun News
AI news without noise. Daily editorial selection from 50+ sources. A product by Zhemal Khamidun, Head of AI at Alpina Digital.

Need AI working inside your business — not just in your newsfeed?

I build production AI for companies — custom CRM, internal tools, autonomous agents, workflow automation. Owned by you, shaped to your process, no per-seat tax. Built by Zhemal Khamidun, CPO of AlpinaGPT (AI platform, 6,000+ users).

What do you think?
Loading comments…