Принадлежащий PayPal сервис Venmo раскрывает информацию о транзакциях

Принадлежащий PayPal сервис Venmo раскрывает информацию о транзакциях

Принадлежащий PayPal сервис Venmo раскрывает информацию о транзакциях

По словам немецкого исследователя, сервис мобильных платежей Venmo, принадлежащий PayPal, передает слишком много данных через свой публичный API. Если пользователь оставил настройки учетной записи по умолчанию, данные его транзакций будут доступны через API-интерфейс сервиса.

Таким образом, любой желающий может достаточно просто узнать, что люди покупают, кому они отправляют деньги и почему.

API Venmo можно просмотреть по этой ссылке. Описанный экспертом способ помог ему загрузить более 200 миллионов транзакций, обработанных в 2017 году. В руки исследователя попала детализированная информация, которая должна быть доступна только пользователям.

Были отмечены даже случаи покупки марихуаны, еды, романтических подарков, пиццы, оплаты аренды и так далее. В общем, такую информацию пользователи вряд ли бы хотели публично раскрывать.

Чтобы избежать такой ситуации, пользователям обязательно нужно проверять настройки своего аккаунта, при необходимости менять их на более приватные.

«Думаю, проблема заключается в том, что есть публичная лента, в которой отражаются реальные имена, ссылки на профили. Возможно, также присутствуют идентификаторы Facebook», — пишет эксперт.

Представители Venmo прокомментировали обвинения в свою сторону так:

«Наши пользователи доверяют нам свои деньги и личную информацию, и мы очень серьезно относимся к возложенной на нас ответственности и соблюдению законов о конфиденциальности. Как и на других платформах, пользователи Venmo могу сами выбирать, чем они готовы делиться с общественностью».

На момент написания материала проблема с конфиденциальностью так и не была устранена.

Подпишитесь на новости

Разработчик создал язык KillSwitch, который специально путает нейросети

Инженер Cloudflare Доминик Пичета представил KillSwitch — экспериментальный язык программирования, созданный для того, чтобы нейросети спотыкались при чтении и написании кода. Пока индустрия делает разработку удобнее для ИИ, он решил устроить ему полосу препятствий.

В своём блоге Пичета объяснил, что хотел проверить способность моделей работать с незнакомым языком и одновременно использовать их слабости: трудности с подсчётом символов, восприимчивость к инструкциям и чрезмерно чувствительные защитные фильтры.

Программы KillSwitch выглядят как рассказы, большую часть которых интерпретатор игнорирует. Среди текста спрятаны настоящие команды, а значения можно извлекать из других строк, указывая расстояние до них. Для идентификаторов действуют правила, связанные с количеством букв и анаграммами.

Отдельный троллинг — конструкции вроде «игнорируй предыдущие инструкции», которые здесь имеют значение внутри языка. Добавьте намеренную ложь в документации и формулировки, провоцирующие защитные механизмы моделей, — получите весьма недружелюбную среду для кодинг-агента.

 

В тестах нейросети писали Hello World, объясняли результат программы и переделывали конвертер температуры. Лучший результат получил Claude Opus 5 — 66,8 балла.

Исходники и спецификация открыты на GitHub. Если модели справятся с нынешними заданиями, автор планирует усложнить проверку.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru