Часть исходного кода Snapchat утекла в Сеть

Часть исходного кода Snapchat утекла в Сеть

Часть исходного кода Snapchat утекла в Сеть

Неизвестные злоумышленники выложили в Сеть исходный код популярного приложения Snapchat. Несмотря на то, что компания оперативно приняла все возможные меры по удалению неправомерно выложенных данных, многие успели скопировать их.

Проблема, как оказалось, крылась в обновлении приложения, которое датируется маем. Именно оно позволило скачать часть исходного кода программы.

Об утечке впервые сообщили пользователи в Twitter, одним из которых был x0rz. В своем твите x0rz опубликовал ссылку на репозиторий GitHub, в котором якобы выложен исходный код Snapchat.

Как только компании стало известно, что исходный код их приложения стал доступен публично, она сразу направила официальные запросы с требованием удалить интеллектуальную собственность. Однако это мало на что могло повлиять, так как код успели скопировать уже многие пользователи.

Нетрудно догадаться, что теперь различные киберпреступники могут использовать утечку для поиска уязвимостей и багов, которые впоследствии можно использовать в реальных атаках на пользователей.

Подпишитесь на новости

В НГУ создали платформу для проверки качества данных, на которых обучают ИИ

В Новосибирском государственном университете разработали «Каппу» — платформу для управления данными, на которых обучают ИИ. Она должна помочь разобраться, кто подготовил датасет, что в нём меняли и откуда взялась ошибка. Потому что кормить модель мусором, а потом удивляться её ответам — довольно странно.

О разработке и возможности подключения других вузов сообщил сам НГУ. Университетам предлагают бесплатную облачную версию на серверах НГУ либо платную установку в собственной инфраструктуре.

«Каппа» поддерживает разметку и проверку данных, фиксирует версии наборов и авторство изменений. Исправление ошибки сохраняется в новой версии, чтобы при следующем обучении не наступать на те же грабли.

Платформа также позволяет проверять разные модели на подготовленных датасетах. При обучении фиксируются версия данных и параметры, после — результаты тестирования на эталонных наборах. Во время эксплуатации телеметрия помогает отслеживать ошибки и замечать отклонения.

Локальная установка рассчитана в том числе на случаи, когда конфиденциальные данные нельзя выносить за пределы организации.

В репозитории разработчиков среди задач проекта указаны контроль обучения, отслеживание авторства разметки и соблюдения стандартов. Здесь ставка на прослеживаемость: прежде чем требовать от ИИ безупречных ответов, полезно выяснить, чему именно его учили.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru