Posted on

Android is broadening excess memory usage enforcement. 🤖

Preparing your app for broader memory limits

https://android-developers.googleblog.com/2026/08/app-broader-memory-limits.html

A great user experience is central to Android’s mission, and delivering on that promise requires keeping devices fast, responsive, and reliable. This is why memory optimization is more critical than ever. Across the ecosystem, new devices are maintaining or even decreasing their physical memory capacity in response to memory price increases, yet users continue to expect the same seamless, high-performance app experience.

In Android 17, we introduced per-app memory limits, starting with Pixel devices, to help protect the overall user experience from applications using excess memory and causing system-wide slowdowns. Over the coming year, an increasing number of manufacturers will leverage the Android per-app memory limits across their portfolio of device RAM configurations from 4GB to 16GB+ devices. If your app exceeds these limits, it will be slowed down and may be terminated. Optimizing your app’s memory footprint is essential to preventing OS throttling and maintaining a seamless user experience.

Posted on

Как работает антибот в мобильном приложении Wildberries

https://habr.com/ru/companies/rwb/articles/1032556

  • Wildberries инвестирует в антибот для борьбы с ботами и парсерами, которые генерируют до 60% трафика и несут финансовые и репутационные потери.
  • Команда Antibot в Wildberries создала антибот и собственный парсер для атак на себя.
  • Антибот использует мобильное API для получения и продления антибот-токенов.
  • Для оценки рисков используются данные о поведении, ML-признаки и результаты челленджей.
  • В будущем планируется внедрение SSL Pinning, интеграции с продуктами и защищенный клиентский рантайм для предотвращения обхода защиты.
  • Антибот в мобильном приложении – многоуровневая система, ключевое решение принимает сервер.
  • Платформенная аттестация повышает доверие к устройству и сессии.
  • ML-модель и отзыв токенов помогают выявлять автоматизацию в динамике и отслеживать весь жизненный цикл пользователя.