Очередной сервис слежки за детьми открыл данные любому желающему

Очередной сервис слежки за детьми открыл данные любому желающему

Очередной сервис слежки за детьми открыл данные любому желающему

Очередная уязвимость в шпионской программе, предназначенной для родителей, подвергла опасности данные десятков тысяч людей (включая детей, объектов слежки родителей). Доступ к конфиденциальной информации можно было получить, изучив HTML конкретного сайта. В итоге каждый желающий мог залогиниться и просмотреть сообщения Facebook, текстовые сообщения и информацию о телефонных звонках.

Речь идет о приложении для слежки Xnore, которое можно установить на устройства Android, iPhone и BlackBerry. С помощью этого решения можно контролировать сообщения жертвы на Facebook и в WhatsApp, просматривать GPS-координаты, электронную почту, фотографии, историю просмотров в браузере и информацию о вызовах.

Данные аккаунтов пользователей выдавала функция мапирования на сайте Xnore. Уязвимость позволяла любому увидеть мобильные идентификаторы, используемые Xnore для просмотра собранных данных. Чтобы использовать брешь, нужно было просто просмотреть HTML-код сайта.

Более того, полученный идентификатор позволял впоследствии добавить перехватываемые данные какого-либо аккаунта в свою собственную учетную запись.

Как заявляет сама компания, основную часть клиентов составляют родители, которые следят за своими детьми. Таким образом, все данные по использованию детьми своих устройств также могли попасть в руки третьих лиц.

Это уже далеко не первый подобный случай. Например, в мае как минимум один сервер, используемый приложением для отслеживания активности смартфонов подростков, допустил утечку. В результате десятки тысяч учетных записей, как родителей, так и их детей, просочились в Сеть.

А в августе компания Family Orbit, продающая родителям шпионские программы, подтвердила факт утечки фотографий сотен детей, чьи родители доверились ей. Проблема заключалась в том, что Family Orbit оставила свои облачные серверы, на которых хранились персональные данные, уязвимыми для кибератак.

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