Текстовое сообщение выводит из строя большинство mac и iOS-приложений

Текстовое сообщение выводит из строя большинство mac и iOS-приложений

Текстовое сообщение выводит из строя большинство mac и iOS-приложений

На днях стало известно о новой серьезной ошибке, которая может привести к сбою в работе устройств Apple, а также многих приложений для этих платформ. Брешь существует из-за символов Unicode и присутствует в iPhone, iPad, Mac и даже в устройствах под управлением Watch OS.

Оказалось, что если отправить пользователю устройств Apple специальное сообщение, содержащее символ «знак» на языке телугу, это приведет к отказу в работе приложения, на которое пришло это сообщение. Во многих случаях приложение даже нельзя запустить повторно, его придется переустановить.

Том Уоррен, журналист The Verge твитнул видео, в котором отражено наличие проблемы.

 

 

Проблему удалось воспроизвести на iOS 11.2.5 и MacBook Pro с High Sierra. Среди приложений, которые гарантировано «падают» после получения такого сообщения: Mail, Twitter, Messages, Slack, Instagram и Facebook. Также специалисты сообщают об отказе в работе Jumpcut, плагина Mac для копирования и вставки, а также популярного браузера Chrome.

Отмечается, что в iOS 11.3, которая на данный момент находится в процессе бета-тестирования, подобная проблема не обнаружена. Представители Apple подтвердили свою осведомленность о проблеме, в ближайшее время она будет исправлена.

Напомним, что в январе мы писали о похожей проблеме, когда специальная ссылка приводила к сбою в работе iOS-устройств.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Google представил VaultGemma — LLM с дифференциальной приватностью

В семействе больших языковых моделей (БЯМ, LLM) с открытым кодом, разработанных в Google, прибавление. Новинка VaultGemma не запоминает конфиденциальные данные при обучении, что предотвращает их слив пользователям.

ИИ-модель, построенная на базе Gemma 2 и работающая по 1 млрд параметров, прошла предварительный тренинг с применением метода дифференциальной приватности (differential privacy) — он добавляет в процесс обучения эталонный шум для ограничения возможности запоминания.

К сожалению, такой подход снижает не только риск утечки конфиденциальных данных, но также точность и быстродействие LLM. Чтобы найти оптимальный баланс между приватностью, практичностью и затратами на вычисления, в Google провели специальное исследование.

Бенчмаркинг показал, что по производительности VaultGemma сравнима с моделями той же величины, но без гарантий конфиденциальности.

 

Подробная информация о новом opensource-проекте, способном ускорить создание приватных и безопасных ИИ-систем для медучреждений, финансовых институтов и госсектора, выложена на Hugging Face и Kaggle.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru