Личная информация клиентов провайдера Telefonica была доступна всем

Личная информация клиентов провайдера Telefonica была доступна всем

Личная информация клиентов провайдера Telefonica была доступна всем

Один из крупнейших телекоммуникационных провайдеров в мире Telefonica на этой неделе стал жертвой утечки данных. Личная и финансовая информация миллионов испанских клиентов Telefonica была скомпрометирована.

Пострадали пользователи платного телевидения, один из которых сообщил об утечке испанской организации, специализирующейся на защите прав потребителей  FACUA.

По словам FACUA, обратившийся пользователь обнаружил, что любой пользователь, у которого есть учетная запись Movistar, может просматривать личные данные других пользователей.

Проблема возникла из-за некорректной реализации настроек ресурса для клиентов Movistar, которую допустила Telefonica. Оказалось, что в страницу просмотра счетов был встроен идентификатор, этот же идентификатор отображался в URL-адресе.

Любой клиент, который поменяет этот идентификатор, сможет получить доступ к данным учетных записей других пользователей. Это серьезная проблема, так как подобная уязвимость может использоваться для массового сбора пользовательских данных.

FACUA Telefonica о проблеме в воскресение, провайдер оперативно занялся вопросом, и уже в понедельник проблема была решена.

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