Система распознавания лиц от Amazon узнала в политиках США преступников

Система распознавания лиц от Amazon узнала в политиках США преступников

Система распознавания лиц от Amazon узнала в политиках США преступников

Американский союз защиты гражданских свобод (ACLU) провел тестирование системы распознавания лиц Rekognition от Amazon. Результаты показали, что система ошибочно определила 28 членов Конгресса как уголовников.

По словам проводивших эксперимент специалистов, они загрузили 25 000 фотографий под арестом (магшот) из публичного источника, а затем сопоставили их с официальными фотографиями всех 535 членов Конгресса.

В итоге Rekognition нашла 28 совпадений, из которых 6 пришлось на чернокожих политиков. Системы распознавания лиц известны своими погрешностями при распознавании чернокожих людей.

Представители партии Congressional Black Caucus, состоящей преимущественно из афроамериканцев, давно выказывали обеспокоенность Rekognition по поводу «глубоких негативных последствий» использования такой технологии.

Проблема с ложными опознаниями, по мнению некоторых экспертов, может привести к конфликтам чернокожих граждан с правоохранительными органами. Стоит отметить, что Rekognition уже использует ряд полицейских отделений по всей Америке.

Исходя из результатов теста, ACLU призывает Конгресс пересмотреть свою позицию относительно использования правоохранителями системы распознавания лиц от Amazon.

Весь эксперимент обошелся союзу всего в $12,33.

Open source под ударом: число вредоносных пакетов превысило 20 тысяч

«Лаборатория Касперского» сообщила о росте числа вредоносных пакетов в проектах с открытым исходным кодом. По данным телеметрии компании, к концу 2025 года по всему миру было обнаружено 19,5 тыс. таких пакетов — на 37% больше, чем годом ранее. В начале 2026 года их число уже превысило 20 тыс.

Open source давно стал обычной частью современной разработки: компании используют готовые библиотеки, фреймворки и утилиты, чтобы быстрее создавать продукты.

Но у этой удобной модели есть и обратная сторона — злоумышленники всё чаще используют популярные экосистемы для атак на цепочки поставок.

Один из свежих примеров — атака Mini Shai-Hulud, которую в мае 2026 года провела группа TeamPCP. Она была нацелена на npm и PyPI. В результате оказались скомпрометированы более 170 пакетов и сотни вредоносных релизов, включая проекты, связанные с TanStack, Mistral AI, UiPath и OpenSearch Project. Основным вектором стала цепочка уязвимостей в сборочном конвейере GitHub Actions.

В 2026 году были и другие заметные атаки. В марте был скомпрометирован Axios — один из популярных HTTP-клиентов для JavaScript. Злоумышленники получили доступ к аккаунту сопровождающего проекта и опубликовали заражённые версии пакета. Вместо прямого внедрения вредоносного кода в Axios они добавили фантомную зависимость, которая разворачивала кросс-платформенный RAT на macOS, Windows и Linux.

В феврале авторы Notepad++ сообщили о компрометации инфраструктуры из-за инцидента на стороне хостинг-провайдера. По данным Kaspersky GReAT, атакующие использовали несколько цепочек заражения, а среди целей были ИТ-поставщики, госучреждения и финансовые организации в Австралии, Латинской Америке и Юго-Восточной Азии.

В апреле злоумышленники взломали официальный сайт разработчика CPU-Z и HWMonitor и подменили легитимные установщики вредоносными. Период компрометации, по оценке исследователей, составил около 19 часов. За это время были выявлены более 150 жертв в разных странах.

В начале мая эксперты также обнаружили вредоносный код в установщиках DAEMON Tools. Заражёнными оказались версии с 12.5.0.2421 до 12.5.0.2434, распространявшиеся с 8 апреля. Всего было атаковано более 2 тыс. пользователей в более чем ста странах. После массового заражения злоумышленники выбрали около десятка организаций для более точечных атак.

В «Лаборатории Касперского» отмечают, что атаки на цепочки поставок остаются одной из самых заметных угроз для организаций. Разработчикам и компаниям рекомендуют внимательнее контролировать используемые опенсорс-компоненты, проверять сборочные конвейеры, отслеживать зависимости, готовить план реагирования на инциденты и не полагаться только на репутацию популярного проекта.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru