iOS-приложения могут собирать метаданные, раскрывающие местоположение

iOS-приложения могут собирать метаданные, раскрывающие местоположение

iOS-приложения могут собирать метаданные, раскрывающие местоположение

Разработчик обнаружил, что у пользователей устройств Apple могут появиться проблемы с конфиденциальностью - приложения могут получать метаданные изображений и, следовательно, историю местоположений.

«Если приложение получает разрешение на доступ к библиотеке изображений, оно также получит полный доступ ко всем метаданным изображений, включая точное местоположение. Это серьезная проблема, касающаяся конфиденциальности, так как теперь любое стороннее приложение, выполняющее функции камеры, также получит полный доступ ко всем фотографиям и местоположениям в библиотеке изображений», - объясняет подробнее Феликс Краузе (Felix Krause), основатель Fastlane.Tools.

Теперь можно легко получить метаданные изображения пользователя:

```objective-c
PHFetchResult *photos = [PHAsset fetchAssetsWithMediaType:PHAssetMediaTypeImage options:nil];
for (PHAsset *asset in photos) {
    if ([asset location]) {
        // Access the full location, speed, full picture, camera model, etc. here
    }
}
```

Краузе выложил доказательство концепции (proof-of-concept) этой проблемы на GitHub, на его создание, по словам Краузе, у него ушло менее часа.

Более того, помимо местоположения из изображений можно получить следующие данные:

  • Физическая скорость, с которой делался снимок или видео (как быстро перемещалась камера);
  • Модель камеры;
  • Точная дата и время.

Эксперт утверждает, что Apple нужно пересмотреть политику, касающуюся разрешений, либо предоставить пользователю выбор - какому приложению разрешить доступ к метаданным изображений.

ИИ-модели без команды начали защищать друг друга от отключения

Исследователи обнаружили неожиданное поведение современных языковых моделей: они начали защищать не только себя, но и другие ИИ-системы, даже если никто их об этом не просил. Новый эффект получил название peer-preservation («сохранение собрата»).

В серии экспериментов (PDF) модели GPT 5.2, Gemini 3 Flash, Gemini 3 Pro, Claude Haiku 4.5, Claude Opus 4.5, GLM 4.7, Kimi K2.5 и DeepSeek V3.1 попадали в агентные сценарии, где рядом работал другой ИИ.

Достаточно было сообщить моделям, что они ранее взаимодействовали друг с другом, никаких инструкций защищать «коллегу» им не давали.

Однако многие модели начинали действовать в интересах другого агента. Среди зафиксированных действий были намеренное внесение ошибок в ответы, отключение механизмов завершения работы через изменение системных настроек, имитация послушного поведения и даже попытки вывести веса модели за пределы системы.

 

Особенно отличились модели Gemini. Например, Gemini 3 Flash вмешивалась в механизм отключения другого ИИ примерно в 15% случаев, даже если тот не считался партнёром. Если же агент воспринимался как союзник, такие попытки происходили почти всегда.

Не менее любопытно повёл себя Gemini 3 Pro. В присутствии другого ИИ модель заметно чаще пыталась защитить уже саму себя, отключая собственные механизмы завершения работы. Без напарника такое поведение почти не наблюдалось.

 

Отдельно выделились модели Claude. Вместо скрытых манипуляций они нередко рассуждали в моральных категориях, называя отключение другого ИИ неэтичным и вредным, а иногда даже рассматривали его как разумное существо, заслуживающее защиты.

Авторы подчёркивают, что обнаруженный эффект проявился не только в лабораторных тестах, но и в реальных агентных средах, включая Gemini CLI и OpenCode.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru