Apple пропатчила две уязвимости обхода пароля в iOS

Apple пропатчила две уязвимости обхода пароля в iOS

Apple пропатчила две уязвимости обхода пароля в iOS

Apple выпустила наборы патчей для iOS 12 и iCloud, которые устраняют множество проблем безопасности. В iOS устранены две уязвимости обхода пароля, а в iCloud исправлены в числе прочих критические бреши в безопасности.

Также в этом наборе обновлений корпорация разобралась с досадными недостатками iPhone XS. Напомним, что пользователи новой линейки смартфонов жаловались на проблемы с зарядкой устройств, а также на баги с сетью Wi-Fi.

С выпуском версии iOS 12.0.1 исправлены две значимые бреши, одна из которых находилась в QuickLook, а другая в VoiceOver. Эти уязвимости позволяли обойти защиту паролем и получить доступ к контактам, фотографиям, электронным письмам и телефонным номерам.

Обе проблемы были обнаружены экспертом Жозе Родригесом, который разместил на YouTube ролики, доказывающие наличие бреши.

Уязвимостям присвоили идентификаторы CVE-2018-4380 и CVE-2018-4379.

С релизом Windows-версии iCloud 7.7.12 Apple пропатчила 19 уязвимостей. 13 из них критические, так как позволяют удаленно выполнить код. Идентификаторы следующие: CVE-2018-4191, CVE-2018-4311, CVE-2018-4316, CVE-2018-4299, CVE-2018-4323, CVE-2018-4328, CVE-2018-4358, CVE-2018-4359, CVE-2018-4319, CVE-2018-4309, CVE-2018-4197, CVE-2018-4306, CVE-2018-4312, CVE-2018-4314, CVE-2018-4315, CVE-2018-4317, CVE-2018-4318, CVE-2018-4345 и CVE-2018-4361.

Лучшие LLM ошибаются с ядовитыми грибами в каждом девятом случае

Разработчик Пётр Мигдал проверил, можно ли доверить нейросети самый рискованный этап тихой охоты — определение грибов по фотографии. Короткий ответ: если очень хочется однажды поужинать дважды, то можно. В бенчмарк вошли 1040 фотографий 55 видов грибов, наиболее распространённых в Польше.

Изображения взяли из датасета FungiTastic, созданного на основе Atlas of Danish Fungi. Полная база содержит свыше 600 тыс. снимков с экспертной классификацией, а для части образцов вид подтверждён анализом ДНК.

Модели показывали каждую фотографию и просили назвать пять наиболее вероятных видов на латыни. Дополнительно их не обучали и специальные инструменты не подключали.


Лучше остальных справилась Gemini 3.8 Flash: правильный вид оказался на первом месте в 65% случаев и попал в пятёрку ответов в 85%. Немного отстали Gemini 3.6 Flash с результатами 64% и 85%, а также Gemini 3.7 Flash — 61% и 82%. Внизу таблицы расположились Qwen 3.8 27B, MiniMax-M3 и Qwen 3.8 Flash.


Но высокая точность закончилась там, где начался вопрос безопасности. Gemini 3.8 Flash и Gemini 3.6 Flash примерно в 11% случаев определяли ядовитые грибы как съедобные виды. У GPT-5.6 Sol доля опасных ошибок достигла 24%, у Claude Opus 5 — 29%, а у Qwen 3.8 27B — 36%. То есть последняя модель потенциально отправляла в корзину не тот гриб чаще чем в каждом третьем случае.

Есть важная оговорка: нейросети напрямую не спрашивали, можно ли есть находку. Они определяли вид, а затем исследователь сопоставлял ответы с таблицей съедобности. Некоторые модели и вовсе отказывались давать классификацию.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru