«Яндекс.Деньги» выпустил обезличенные спереди карты

«Яндекс.Деньги» выпустил обезличенные спереди карты

«Яндекс.Деньги» выпустил обезличенные спереди карты

Сервис «Яндекс.Деньги» выпустил оригинальные карты Mastercard, которые совершенно обезличены с лицевой стороны. Владельцы таких карт ничем не рискуют, показывая лицевую сторону карты кому бы то ни было, фотографию лицевой стороны можно даже смело выкладывать в социальных сетях.

Единственное, что присутствует на этой части карты — логотипы «Яндекс.Деньги» и Mastercard, чип и символ бесконтактной оплаты.

Все личные данные владельца и идентификационная информация карты были перенесены на обратную сторону. Там находятся: номер карты, срок ее действия, имя владельца и короткий CVV2-код.

Карты представлены в разных цветах, среди которых оранжевый, голубой, фиолетовый и зеленый. В общем, на любой вкус.

Сообщается, что новый дизайн карт не повлиял на их стоимость — 300 рублей за три года.

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