Сотрудники ВС США расплатились за передачу своих персональных данных через P2P сеть

Сотрудники ВС США расплатились за передачу своих персональных данных через P2P сеть

Утечка персональных данных через P2P сети в последнее время становится серьезной проблемой для пользователей и компаний, использующих их для работы. Зачастую, клиенты таких сервисов не понимают всей опасности и открывают папки, содержащие конфиденциальную информацию для всех пользователей.

Недавно сорокапятилетний житель штата Калифорния Рене Куимби был осужден на 75 месяцев лишения свободы за кражу и незаконное использование персональных данных сотрудников сухопутных войск и военно-воздушных сил США.

Для сотрудников упомянутых структур был организован специальный сервис Army and Air Force Exchange Services (AAFES), с помощью которого они могли оперативно обмениваться различной информацией, в том числе и персональными данные служащих.

Мошенник, изучив ресурс AAFES.com, обнаружил открытые файлы с логинами и паролями к аккаунтам пользователей сервиса и, естественно, воспользовавшись возможностью, загрузил их к себе на компьютер. Далее, с помощью службы поддержки сайта, он заполучил информацию по кредитным картам STAR. Надо сказать, что для этого, ему необходимо было знать ответ на секретный вопрос. Однако, предоставив в службу поддержки логин и пароль к аккаунту, коими являлись номер социального страхования и дата рождения, мошенник смог получить желаемое.  

Попавшие в его распоряжение средства осужденный тратил как можно скорее, делая заказы в он-лайн магазинах электроники. Он покупал все, что только возможно, начиная от компьютеров и плееров и заканчивая стиральными машинами. Все заказы он отправлял на различные адреса в пределах штата, откуда потом забирал. А для пополнения кредитных карт он использовал данные с изображений платежных чеков, которые также находились в общем доступе на сервере указанного ресурса. Таким образом, злоумышленник действовал четыре года, пока администрация AAFES не изменила политику и не прекратила передачу конфиденциальных данных через открытые серверы.

В результате проведенного расследования на компьютере мошенника было обнаружено несколько сотен файлов с конфиденциальной информацией, а общее количество его жертв составило 650 человек.

Помимо лишения свободы суд также приговорил Куимби к выплате штрафа в размере 250000 долларов США.

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