Windows тайно собирает пароли и письма в системный файл WaitList.dat

Windows тайно собирает пароли и письма в системный файл WaitList.dat

Windows тайно собирает пароли и письма в системный файл WaitList.dat

Если вы один из пользователей компьютера на Windows, оснащенного сенсорным экраном и поддерживающего использование стилуса, высока вероятность того, что на вашем компьютере присутствует некий файл, собирающий конфиденциальные данные за последние месяцы или даже годы.

Этот файл имеет имя WaitList.dat, согласно эксперту-кибердетективу Барнаби Скеггсу, его можно найти только на компьютерах с поддержкой сенсорного экрана, на котором пользователь активировал функцию распознавания рукописного ввода. Эта функция автоматически переводит введенные стилусом данные в форматированный текст.

Собственно говоря, эта функция была добавлена в Windows 8, это значит, что файл WaitList.dat существует уже приличное количество лет. Роль этого файла заключается в хранении текста, который помогает Windows улучшить функцию распознания рукописного ввода.

Таким образом, Windows может предлагать исправления для определенных слов, которые пользователь использует чаще всего.

«После активации соответствующей функции текст из каждого документа и электронной почты, который индексируется службой Windows Search Indexer, сохраняется в файле WaitList.dat. Это значит, что данные из всех текстовых файлов, найденных на компьютере, таких как электронные письма или документы Office, собраны внутри файла WaitList.dat», — сказал Скеггс.

«И это не только метаданные, но и сам текст».

Эксперт также объясняет, что наличие подобного файла может стать просто подарком для злоумышленников, которым удалось проникнуть на компьютер пользователя. Вместо того чтобы собирать пароли по браузерам и диспетчерам паролей, атакующие могу просто обратиться к файлу WaitList.dat.

Искать пароли киберпреступники могут с помощью простых команд PowerShell.

Сам файл находится по следующему адресу:

C:\Users\%User%\AppData\Local\Microsoft\InputPersonalization\TextHarvester\WaitList.dat

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Google представил VaultGemma — LLM с дифференциальной приватностью

В семействе больших языковых моделей (БЯМ, LLM) с открытым кодом, разработанных в Google, прибавление. Новинка VaultGemma не запоминает конфиденциальные данные при обучении, что предотвращает их слив пользователям.

ИИ-модель, построенная на базе Gemma 2 и работающая по 1 млрд параметров, прошла предварительный тренинг с применением метода дифференциальной приватности (differential privacy) — он добавляет в процесс обучения эталонный шум для ограничения возможности запоминания.

К сожалению, такой подход снижает не только риск утечки конфиденциальных данных, но также точность и быстродействие LLM. Чтобы найти оптимальный баланс между приватностью, практичностью и затратами на вычисления, в Google провели специальное исследование.

Бенчмаркинг показал, что по производительности VaultGemma сравнима с моделями той же величины, но без гарантий конфиденциальности.

 

Подробная информация о новом opensource-проекте, способном ускорить создание приватных и безопасных ИИ-систем для медучреждений, финансовых институтов и госсектора, выложена на Hugging Face и Kaggle.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru