Данные американских военных и разведчиков слили в Сеть

Данные американских военных и разведчиков слили в Сеть

Данные американских военных и разведчиков слили в Сеть

Тысячи файлов, содержащих личную информацию военных и сотрудников спецслужб США, находились в свободном доступе в Интернете до того, как их обнаружила частная фирма по обеспечению безопасности TigerSwan. Об этом сообщает издание The Hill.

Файлы представляли собой резюме соискателей должностей в TigerSwan, которые содержали адреса, телефоны и личные электронные письма военных, разведчиков и сотрудника ООН. Как утверждают в фирме, информация попала в Сеть по ошибке нанятого ей рекрутингового агентства TalentPen, которое пересылало резюме через облачное хранилище Amazon. Предполагалось, что файлы будут удалены сразу, однако они остались на сервере, где их нашел специалист другой обеспечивающей безопасность фирмы UpGuard, передает vesti.ru.

Отмечается, что TigerSwan не знали об инциденте до тех пор, пока с ними не связались журналисты. Несмотря на то, что компания закрылась в 2017 году, экс-сотрудник подтвердил, что "действия в аккаунте действительно совпадают с количеством и размером файлов".

Сейчас TigerSwan призывает бывших соискателей, чьи резюме могли оказаться в свободном доступе, связаться с ними и убедиться, что вся информация действительно была удалена.

Подпишитесь на новости

Разработчик создал язык KillSwitch, который специально путает нейросети

Инженер Cloudflare Доминик Пичета представил KillSwitch — экспериментальный язык программирования, созданный для того, чтобы нейросети спотыкались при чтении и написании кода. Пока индустрия делает разработку удобнее для ИИ, он решил устроить ему полосу препятствий.

В своём блоге Пичета объяснил, что хотел проверить способность моделей работать с незнакомым языком и одновременно использовать их слабости: трудности с подсчётом символов, восприимчивость к инструкциям и чрезмерно чувствительные защитные фильтры.

Программы KillSwitch выглядят как рассказы, большую часть которых интерпретатор игнорирует. Среди текста спрятаны настоящие команды, а значения можно извлекать из других строк, указывая расстояние до них. Для идентификаторов действуют правила, связанные с количеством букв и анаграммами.

Отдельный троллинг — конструкции вроде «игнорируй предыдущие инструкции», которые здесь имеют значение внутри языка. Добавьте намеренную ложь в документации и формулировки, провоцирующие защитные механизмы моделей, — получите весьма недружелюбную среду для кодинг-агента.

 

В тестах нейросети писали Hello World, объясняли результат программы и переделывали конвертер температуры. Лучший результат получил Claude Opus 5 — 66,8 балла.

Исходники и спецификация открыты на GitHub. Если модели справятся с нынешними заданиями, автор планирует усложнить проверку.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru