Устройства iPhone и iPad сохраняют информацию о перемещениях своего хозяина

Устройства iPhone и iPad сохраняют информацию о перемещениях своего хозяина

...

Информация о перемещениях владельцев iPhone и iPad записывается каждый день в секретный файл, который может быть перемещен на компьютер при синхронизации. Устройства iPhone и iPad популярны в России, среди известных пользователей этих гаджетов президент Дмитрий Медведев.



Специалисты Пит Варден и Аласдер Аллан объявили о подозрительных свойствах устройств компании Apple на IT-конференции «Where 2.0» в Сан-Франциско.

По их словам, только iPhone сохраняют информацию о том, где и в какое время находился их обладатель.

«Аласдер искал подобный отслеживающий код в трубках с ОС Android, но не смог ничего найти. Мы не нашли никаких примеров подобных технологий в телефонах других производителей», – отметил Варден.

По словам специалистов, сделавших неприятное для владельцев iPhone открытие, в файле сохраняется информация с точными координатами местоположения устройства в определенные временные промежутки. Таким образом, воры, крадущие телефоны, вместе с ними крадут и информацию о перемещениях владельца устройства, передает gazeta.ru со ссылкой на Guardian.

В некоторых телефонах может храниться такая информация за последний год; по мнению специалистов, запись данных предусмотрена во всех устройствах с четвертой версией ПО, которая была выпущена в июне 2010 года.

«Apple сделала все возможное для того, чтобы кто угодно – ревнивый супруг или частный детектив – имея доступ к вашему телефону и компьютеру, получил детальную информацию о том, где вы были», – утверждает Пит Варден, один из исследователей безопасности устройств iPhone.

Саймон Девис, директор группы давления правозащитной организации Privacy International назвал открытие специалистов «тревожным».

«Местоположение – это одна из наиболее интимных вещей в жизни человека. Просто подумайте о том, куда люди ходят вечером. Существование подобных данных угрожает праву на личную жизнь», – говорит Девис.

«То, что пользователей об этом не предупредили, равно как и том, что отсутствует система управления записью данных, говорит лишь о том, что конфиденциальностью пренебрегли еще на стадии разработки», – подчеркивает Девис.

Варден и Аллан утверждают, что файл может перезаписываться со старого устройства на новое. «Возможно, Apple планирует новые функции устройства, для которых потребуется сохраненная история перемещений владельца телефонов, но это только наши догадки. Тот факт, что файл может перезаписываться (на новый iPhone или iPad), свидетельствует о том, что сбор данных неслучаен».

Специалисты также отмечают, что, по всей видимости, данные не отправляются непосредственно в компанию Apple, а остаются внутри устройств и компьютеров.

В самой компании отказались комментировать какие-либо вопросы, связанные с сохранением данных о перемещении устройств.

Лучшие LLM ошибаются с ядовитыми грибами в каждом девятом случае

Разработчик Пётр Мигдал проверил, можно ли доверить нейросети самый рискованный этап тихой охоты — определение грибов по фотографии. Короткий ответ: если очень хочется однажды поужинать дважды, то можно. В бенчмарк вошли 1040 фотографий 55 видов грибов, наиболее распространённых в Польше.

Изображения взяли из датасета FungiTastic, созданного на основе Atlas of Danish Fungi. Полная база содержит свыше 600 тыс. снимков с экспертной классификацией, а для части образцов вид подтверждён анализом ДНК.

Модели показывали каждую фотографию и просили назвать пять наиболее вероятных видов на латыни. Дополнительно их не обучали и специальные инструменты не подключали.


Лучше остальных справилась Gemini 3.8 Flash: правильный вид оказался на первом месте в 65% случаев и попал в пятёрку ответов в 85%. Немного отстали Gemini 3.6 Flash с результатами 64% и 85%, а также Gemini 3.7 Flash — 61% и 82%. Внизу таблицы расположились Qwen 3.8 27B, MiniMax-M3 и Qwen 3.8 Flash.


Но высокая точность закончилась там, где начался вопрос безопасности. Gemini 3.8 Flash и Gemini 3.6 Flash примерно в 11% случаев определяли ядовитые грибы как съедобные виды. У GPT-5.6 Sol доля опасных ошибок достигла 24%, у Claude Opus 5 — 29%, а у Qwen 3.8 27B — 36%. То есть последняя модель потенциально отправляла в корзину не тот гриб чаще чем в каждом третьем случае.

Есть важная оговорка: нейросети напрямую не спрашивали, можно ли есть находку. Они определяли вид, а затем исследователь сопоставлял ответы с таблицей съедобности. Некоторые модели и вовсе отказывались давать классификацию.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru