Знакомиться через Android-приложения опасно

Приложения для знакомств уязвимы для хакеров

Использование приложения для знакомства во время работы может подвергнуть данные компании опасности. Согласно исследованию корпорации IBM, 60% популярных программ на платформе Android обладают уязвимостями, которыми способны воспользоваться хакеры.

В половине проанализированных компаний по крайней мере один сотрудник владеет таким софтом. Это создаёт существенную брешь в безопасности фирмы. Её способны эксплуатировать для кражи информации или проведения кибератаки. Проблема не только в приложениях, но и в операционной системе. Приложения для знакомств часто просят доступ к микрофону, камере, памяти, геолокационным данным и информации мобильного кошелька устройства.

Как только злоумышленник устанавливает проблемные места в программах, они могут легко взломать гаджет. В отчёте IBM указано, что бреши среднего или высокого уровня опасности присутствуют в 26 из 41 протестированной программы. Приложения проверяли в октябре 2014 года и не известно устранили ли проблемы. Бреши позволяют проводить атаки типа (man-in-the-middle) и применять межсайтовый скриптинг (cross-site scripting).

Данные уязвимости хакеры способны распространять вредоносный софт по внутренней сети компании, воровать данные, отслеживать перемещение пользователя, потенциально получить доступ к банковским данным.

Лучше отказаться от посещения Tinder, OKCupid или Match.com на работе. Конечно, большинство приложений распространяются с зашитой приватности информации, но нельзя забывать, что главная причина заражения – неосторожный пользователь.

ИИ сказал — ты согласился: учёные описали феномен когнитивной капитуляции

Исследователи из Университета Пенсильвании предложили новое объяснение тому, как люди взаимодействуют с ИИ. По их мнению, всё чаще пользователи не просто пользуются нейросетями, а буквально «сдаются» им. Этот феномен специалисты назвали «когнитивной капитуляцией» (cognitive surrender).

Если раньше люди использовали технологии вроде калькуляторов или GPS для отдельных задач — «разгружали» мозг, но сохраняли контроль, — то с ИИ ситуация меняется.

Всё чаще пользователи просто принимают ответы модели за истину, не проверяя и не анализируя их. Причём, как отмечают исследователи, это особенно заметно, если ответ звучит уверенно, гладко и без лишних сложностей. В таком случае у человека просто не включается внутренний «режим сомнения».

Чтобы проверить это, учёные провели серию экспериментов с участием более 1300 человек. Им предложили задачи на когнитивное мышление с подвохом, который требует не интуиции, а вдумчивого анализа.

Часть участников могла пользоваться ИИ-помощником, но с нюансом: модель специально давала неправильные ответы примерно в половине случаев. Результат оказался показательным.

 

Когда ИИ отвечал правильно, пользователи соглашались с ним в 93% случаев. Но даже когда он ошибался, люди всё равно принимали его ответ в 80% случаев. То есть большинство просто не перепроверяло результат, даже если он был неверным.

В среднем участники соглашались с ошибочным ИИ в 73% случаев и оспаривали его лишь в 19,7% случаев.

Более того, у тех, кто пользовался ИИ, уровень уверенности в своих ответах оказался выше — даже несмотря на то, что половина этих ответов была неправильной.

 

Интересно, что поведение менялось в зависимости от условий. Например, если участникам давали небольшие денежные стимулы за правильные ответы и мгновенную обратную связь, они чаще перепроверяли ИИ и исправляли ошибки. А вот дефицит времени, наоборот, усиливал зависимость от модели: под давлением дедлайна люди ещё охотнее доверяли ИИ.

Не все оказались одинаково уязвимы. Люди с более высоким уровнем так называемого флюидного интеллекта (fluid IQ) реже полагались на ИИ и чаще замечали его ошибки. А вот те, кто изначально воспринимал ИИ как авторитетный источник, чаще попадались на неверные ответы.

При этом сами исследователи подчёркивают: «когнитивная капитуляция» — не обязательно зло сама по себе. Если ИИ действительно работает лучше человека, логично ему доверять, особенно в задачах вроде анализа данных или оценки рисков.

Но есть важный нюанс: качество мышления в таком случае напрямую зависит от качества самой модели.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru