Apple нашла на MacBook экс-сотрудника новые улики против OpenAI

Apple нашла на MacBook экс-сотрудника новые улики против OpenAI

Apple нашла на MacBook экс-сотрудника новые улики против OpenAI

Apple представила суду новые доказательства по делу против OpenAI и своего бывшего сотрудника Чанга Лю. Компания утверждает, что тот использовал в работе на новом месте конфиденциальную схему микросхемы Apple, а затем попытался уничтожить улики.

Новые материалы обнаружили на старом рабочем MacBook Лю, который его адвокаты передали для изучения.

По версии Apple, бывший инженер применял в OpenAI не только секретную электрическую схему, но и инструмент с таким же названием, как у внутреннего инженерного приложения корпорации.

Apple также заявила, что OpenAI знала о доступе Лю к корпоративным данным. Более того, когда в июне инженеру стало известно о расследовании, он якобы привлёк коллегу Ю-Тин Пэна к уничтожению доказательств. Сами материалы в публичной версии судебных документов скрыты.

Ранее Apple публиковала сообщения Лю, из которых следовало, что он понимал: доступ к некоторым корпоративным файлам сохранился даже после увольнения. OpenAI встала на сторону сотрудника и объяснила ситуацию небрежным управлением учётными записями со стороны Apple.

По версии разработчика ChatGPT, Лю открывал старые файлы лишь для помощи бывшим коллегам. Apple парировала, что инженер воспользовался редкой неизвестной ошибкой аутентификации.

Теперь производитель iPhone требует предварительного судебного запрета, который не позволит OpenAI разрабатывать оборудование на основе технологий Apple, пока идёт разбирательство. Кроме того, компания добивается ускоренного сбора доказательств, подозревая причастность других бывших сотрудников.

Масштаб для паранойи подходящий: по данным первоначального иска, в OpenAI работают более 400 выходцев из Apple. Пока суду предстоит разобраться, переехали ли вместе с ними только знания и опыт или ещё и кое-какие файлы из Купертино.

Glassbox покажет, насколько легко сайты узнают ваш браузер по отпечатку

Разработчик и специалист по безопасности Дэвид Дейл выпустил Glassbox — инструмент, который демонстрирует, насколько заметным пользователь выглядит для систем браузерного фингерпринтинга. Спойлер: режим инкогнито здесь не волшебный плащ.

Сервис запускает более 30 проверок и собирает признаки, которыми пользуются рекламные трекеры, антифрод-системы и другие любители узнать посетителя без файлов cookie.

Среди них можно найти Canvas, WebGL, установленные шрифты, функции WebAssembly, доступные API, состояние аутентификации на сторонних сайтах и даже особенности обработки звука.

Почти все вычисления выполняются непосредственно в браузере. Наружу данные не отправляются, за исключением обращения к публичному API для определения геолокации. Пользователь получает сырые результаты проверок и оценку идентифицируемости своего цифрового отпечатка.


Однако разработчик подчёркивает: показатель строится на математической модели, а не на сравнении с реальной базой посетителей. Glassbox суммирует уникальность отдельных признаков, учитывает защитные механизмы браузера и ограничивает результат примерно 33 битами — этого теоретически достаточно, чтобы выделить одного человека среди населения Земли.

В тестах издания The Register рабочий Chrome получил 99% идентифицируемости и оказался предположительно уникальным среди 7,6 млрд браузеров. Tor Browser показал 56%, Firefox — 89%. Но эти цифры не стоит воспринимать как истину в последней инстанции: без серверной статистики Glassbox не знает, насколько редок отпечаток в действительности.

По словам Дейла, лучший способ затеряться — использовать браузер, создающий большую группу одинаково выглядящих пользователей. Чрезмерно настроенная и укреплённая конфигурация может дать обратный эффект: пока вы гордо отключаете двадцатый API, ваш уникальный набор настроек уже машет трекерам рукой.

Разработчик также советует использовать VPN или Tor и закрывать утечки WebRTC.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru