Siri научат различать пользователей по голосу и защищать их данные

Siri научат различать пользователей по голосу и защищать их данные

Siri научат различать пользователей по голосу и защищать их данные

Apple подала патент в Ведомство по патентам и товарным знакам США. В этом патенте корпорация описывает возможности Siri хранить несколько голосовых профилей пользователей и распознавать, кто говорит с ней в данный момент. В патенте это описывается как некая «голосовая печать».

Таким образом, голосовой помощник сможет давать индивидуальные ответы каждому конкретному пользователю. Это будет полезно при работе, например, с календарем и списком дел.

Предполагается, что такая система также поможет улучшить конфиденциальность — будет исключена возможность разглашения личной информации одного пользователя другому.

Судя по всему, система предполагает, что Siri создаст для каждого пользователя что-то вроде отдельной библиотеки профиля. Она будет основана на использовании определенных слов и приложений. То есть голосовой помощник сможет более точно понимать запросы.

В корпорации считают, что такие нововведения помогут устройствам Apple HomePod, которые являются «сердцем» любого умного дома, лучше функционировать.

В этом месяце Apple также заверила пользователей своей продукции, что голосовой помощник Siri не «сливает» полученные от пользователя команды третьим лицам. В компании подчеркнули, что очень серьезно подходят к записи звука с микрофона устройств — приложения должны четко обозначать моменты, когда они используют микрофон.

Ранее пользователи обеспокоились постоянной прослушкой со стороны голосового помощника, были подозрения, что Siri ждет фразу «Привет, Siri», с помощью которой активируется система помощника.

Эксперты: за год число вредоносных opensource-компонентов возросло в 11 раз

В 2025 году в компании CodeScoring зарегистрировали 457 тыс. вредоносных библиотек с открытым исходным кодом — в 11 раз больше, чем в предыдущем году. Зафиксировано также 14 тыс. новых уязвимостей в таких компонентах.

По словам специалистов, сохраняют актуальность и более ранние неприятные находки — к примеру, RCE-уязвимость Log4Shell, которая все еще присутствует в 15 тыс. сторонних библиотек. Публикация подобных пакетов грозит атаками на цепочку поставок.

В уходящем году также зафиксировано появление новой, еще более опасной угрозы — самоходного червя Shai Hulud, способного создавать новые репозитории и воровать конфиденциальные данные с CI/CD-платформ.

В связи с бурным ростом популярности ИИ объявился новый вектор атаки — slopsquatting: злоумышленники начали использовать склонность больших языковых моделей (БЯМ, LLM) к галлюцинациям для внедрения в легитимные проекты небезопасного кода.

Из-за этой особенности умный помощник по разработке может ошибиться и вместо легитимной библиотеки предложить для использования вредоносную со схожим названием. По данным CodeScoring, в России ИИ-ассистентов применяют 30% разработчиков, и потенциально опасные галлюцинации происходят у LLM в 20% случаев.

Чтобы защититься от атак на цепочку поставок, эксперты советуют вести тщательный учет компонентов, используемых для сборки софта, при установке библиотек выставлять запрет на исполнение скриптов, а также следовать стандарту ГОСТ Р 56939-2024 и активнее внедрять технологии безопасной разработки.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru