Разработано приложение для безопасного хранения интимных фотографий

Разработано приложение для безопасного хранения интимных фотографий

Разработано приложение для безопасного хранения интимных фотографий

Молодые предприниматели из Калифорнийского университета в Беркли создали новую модель фотоприложения, которое обезопасит интимные снимки владельца смартфона от просмотра посторонними и похищения. Об этом пишет сайт The Verge.

Используя библиотеки машинного обучения телефона, программа Nude автоматически находит обнаженные фото и запирает их в приватном хранилище. Чтобы получить доступ к снимкам, защищенным таким образом, необходимо ввести специальный ПИН-код. Приложение также может выполнять запрос пользователя на экстренный поиск и полное уничтожение всех пикантных материалов, сохраненных как на устройстве, так и в iCloud, передает lenta.ru.

Идея проекта появилась у Джессики Чиу и (Jessica Chiu) и Уай-Си Ченя (Y.C. Chen) под влиянием новостей об очередном Celebgate, то есть массовых сливах в сеть интимных фото известных девушек. Масштаб последних хакерских атак показал, что доверять хранение материалов категории ню привычным хранилищам вроде iCloud совсем не безопасно.

Возможности Nude не ограничиваются хранением интимных материалов. Основатели считают свою разработку подходящей для хранения копий паспортов, водительских прав и других конфиденциальных документов.

Приложение пока доступно только для устройств на iOS и распространяется через AppStore. Использование «самого сексуального приложения», как его называют разработчики, обойдется пользователю в один доллар в месяц.

Mozilla закрыла 423 уязвимости в Firefox, найденные с помощью ИИ

Mozilla рассказала о результатах нового ИИ-подхода к поиску уязвимостей в Firefox. С помощью продвинутых моделей, включая Claude Mythos Preview и Claude Opus, разработчики нашли и уже исправили 423 скрытые проблемы в безопасности.

Главное отличие от ранних ИИ-аудитов в том, что система не просто генерировала подозрительные отчёты, а встраивалась в существующую фаззинг-инфраструктуру Firefox.

ИИ запускался в нескольких виртуальных машинах, проверял гипотезы, отсекал невоспроизводимые находки и создавал демонстрационный эксплойт (proof-of-concept) для реальных багов.

В итоге модели смогли найти ошибки, которые годами проходили мимо традиционных инструментов. Среди примеров есть 15-летняя проблема в HTML-элементе legend, 20-летняя уязвимость в XSLT, а также баги в обработке HTML-таблиц, WebAssembly, IndexedDB, WebTransport и HTTPS.

 

Часть находок была серьёзной: Use-After-Free, повреждение памяти, состояние гонки (race condition) через IPC и обходы песочницы для сторонних библиотек. То есть ИИ искал не только простые сбои, а довольно сложные цепочки, где нужно понимать устройство браузерного движка.

При этом Mozilla отмечает и обратную сторону: модели не смогли обойти некоторые уже внедрённые защитные механизмы Firefox. Например, архитектурные изменения с заморозкой прототипов по умолчанию помогли отбить попытки атак.

Закрытие такого объёма багов потребовало участия более 100 разработчиков и ревьюеров. Патчи вошли в недавние обновления Firefox, включая версии 149.0.2, 150.0.1 и 150.0.2.

Теперь Mozilla планирует встроить ИИ-анализ прямо в систему непрерывной интеграции. Идея в том, чтобы проверять не только существующий код, но и новые патчи ещё до их попадания в релиз.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru