Умный замок Tapplock содержит множество критических брешей

Умный замок Tapplock содержит множество критических брешей

Умный замок Tapplock содержит множество критических брешей

Английская компания Pen Test Partners, специализирующаяся на тестировании на проникновение, проанализировала умный замок от компании Tapplock. Эксперты практически сразу отметили недостатки — «секретный» код для каждой блокировки можно вычислить непосредственно из сетевого адреса устройства.

Это довольно серьезная брешь, так как MAC-адреса общедоступны, делать на их основе секретные коды — безумие, это все равно что просто записать эти коды и оставить на видном месте.

В результате специалистам Pen Test Partners удалось создать программу, которая разблокирует любой замок Tapplock всего за две секунды. Для сравнения — официальная программа разблокирует его за 0,8 секунды.

Но и это еще не все, можно даже не тратить эти две секунды, так как облачные инструменты администрирования Tapplock тоже уязвимы. Об этом сообщил уже независимый эксперт в области ИБ.

Специалист отмечает, что после входа в учетную запись Tapplock вы получаете доступ к чужому аккаунту, достаточно только знать его идентификатор. В итоге специалисту удалось получить личную информацию чужой учетной записи, которая также содержала местоположение открытого замка Tapplock.

Лучшие LLM ошибаются с ядовитыми грибами в каждом девятом случае

Разработчик Пётр Мигдал проверил, можно ли доверить нейросети самый рискованный этап тихой охоты — определение грибов по фотографии. Короткий ответ: если очень хочется однажды поужинать дважды, то можно. В бенчмарк вошли 1040 фотографий 55 видов грибов, наиболее распространённых в Польше.

Изображения взяли из датасета FungiTastic, созданного на основе Atlas of Danish Fungi. Полная база содержит свыше 600 тыс. снимков с экспертной классификацией, а для части образцов вид подтверждён анализом ДНК.

Модели показывали каждую фотографию и просили назвать пять наиболее вероятных видов на латыни. Дополнительно их не обучали и специальные инструменты не подключали.


Лучше остальных справилась Gemini 3.8 Flash: правильный вид оказался на первом месте в 65% случаев и попал в пятёрку ответов в 85%. Немного отстали Gemini 3.6 Flash с результатами 64% и 85%, а также Gemini 3.7 Flash — 61% и 82%. Внизу таблицы расположились Qwen 3.8 27B, MiniMax-M3 и Qwen 3.8 Flash.


Но высокая точность закончилась там, где начался вопрос безопасности. Gemini 3.8 Flash и Gemini 3.6 Flash примерно в 11% случаев определяли ядовитые грибы как съедобные виды. У GPT-5.6 Sol доля опасных ошибок достигла 24%, у Claude Opus 5 — 29%, а у Qwen 3.8 27B — 36%. То есть последняя модель потенциально отправляла в корзину не тот гриб чаще чем в каждом третьем случае.

Есть важная оговорка: нейросети напрямую не спрашивали, можно ли есть находку. Они определяли вид, а затем исследователь сопоставлял ответы с таблицей съедобности. Некоторые модели и вовсе отказывались давать классификацию.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru