АНБ уличили в сборе информации из cookie-файлов Google

АНБ уличили в сборе информации из cookie-файлов Google

Агентство национальной безопасности США (АНБ) вело слежку за пользователями интернета с помощью cookie-файлов и геолокационных данных, собираемых компанией Google. Об этом 10 декабря сообщила газета The Washington Post со ссылкой на документы, предоставленные бывшим сотрудником АНБ Эдвардом Сноуденом.

Специалистами разведывательного ведомства использовались так называемые PREF-cookie. Такие файлы, загружаемые на компьютер пользователя при посещении интернет-сайтов, не содержат какой-либо персональной информации о человеке (к примеру, его имени или адреса электронной почты), однако позволяют определить модель используемого браузера, передает uinc.ru со ссылкой на apps.washingtonpost.com .

Как следует из обнародованных американским изданием секретных документов, в дальнейшем собранная информация использовалась АНБ для проведения хакерских операций и «обеспечения удаленного доступа» к компьютерам людей, находящихся под наблюдением организации.

Попавшие в распоряжение The Washington Post слайды не содержат сведений относительного того, велся ли перехват cookie-файлов спецслужбами с ведома Google или нет. Тем не менее, по словам сотрудников газеты, есть основания полагать, что информацию, содержащуюся в файлах, АНБ могло получать вполне легально, на основании закона «О контроле за деятельностью служб внешней разведки» (Foreign Intelligence Surveillance Act, FISA). Представители Google отказались как-либо прокомментировать опубликованную информацию.

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