Баг Gmail позволяет полностью скрыть адрес отправителя

Баг Gmail позволяет полностью скрыть адрес отправителя

Баг Gmail позволяет полностью скрыть адрес отправителя

В Gmail был обнаружен новый баг, который позволял скрыть адрес отправителя электронного письма. Само собой, такую особенность могли потенциально использовать киберпреступники в своих целях.

Суть эксплуатации этого недочета крылась в заполнении поля «From:» тегами вроде object, script или img. Это приводило к тому, что интерфейс отображал вместо адреса отправителя пустое поле.

Баг обнаружил исследователь Тим Коттен. По его словам, когда Gmail имеет дело со специфически заполненным полем «From:», система просто не может отобразить информацию об отправителе. Пример:

Не поможет и открытие такого письма — адрес отправителя также будет невидимым:

Можно еще попробовать ответить на это письмо. Но и это не выход.

«Здесь Gmail полностью теряется по части того, что же ему делать дальше», — пишет Коттен в своем блоге.

Изучив проблему, эксперт пришел к выводу, что она кроется не в заголовке, а в пользовательском интерфейсе. Если посмотреть источник, можно заметить, что адрес отправителя все же присутствует, только в конце тега img.

Однако маловероятно, что обычные пользователи будут изучать исходный код, чтобы определить адрес отправителя.

Исследователь утверждает, что отправил Google всю необходимую информацию. Однако на данном этапе добиться ответа от корпорации не удалось.

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

Языковые модели тупеют от мусорных данных из интернета

Группа исследователей из Университета Техаса и Университета Пердью предложила необычную идею: большие языковые модели (LLM), вроде ChatGPT, могут «тупить» от некачественных данных примерно так же, как люди — от бесконечных часов в соцсетях.

В отчёте специалисты выдвигают «гипотезу гниения мозга LLM». Суть проста: если продолжать дообучать языковую модель на «мусорных» текстах из интернета, она со временем начнёт деградировать — хуже запоминать, терять логику и способность к рассуждению.

Авторы понимают, что отличить хороший контент от плохого сложно. Поэтому они решили изучить 100 миллионов твитов с HuggingFace и отобрать те, что подходят под определение «junk».

В первую группу попали короткие твиты с большим количеством лайков и репостов — те самые, которые вызывают максимальное вовлечение, но несут минимум смысла. Во вторую — посты с «низкой семантической ценностью»: поверхностные темы, кликбейт, громкие заявления, конспирология и прочие «триггерные» темы.

 

Чтобы проверить качество отбора, результаты GPT-4o сверили с оценками трёх аспирантов — совпадение составило 76%.

Учёные обучили четыре разные языковые модели, комбинируя «мусорные» и «качественные» данные в разных пропорциях. Потом прогнали их через тесты:

  • ARC — на логическое рассуждение,
  • RULER — на память и работу с длинным контекстом,
  • HH-RLHF и AdvBench — на этические нормы,
  • TRAIT — на анализ «личностного стиля».

Результаты оказались любопытными: чем больше в обучающем наборе было «интернет-мусора», тем хуже модель справлялась с задачами на рассуждение и память. Однако влияние на «этичность» и «черты личности» было неоднозначным: например, модель Llama-8B с 50% «мусора» даже показала лучшие результаты по «открытости» и «низкой тревожности».

Исследователи сделали вывод: переизбыток интернет-контента может привести к деградации моделей и призвали разработчиков тщательнее отбирать данные для обучения. Особенно сейчас, когда всё больше онлайн-текста создаётся уже самими ИИ — и это может ускорить эффект так называемого model collapse, когда модели начинают обучаться на собственных ошибках.

Учёные шутят: если так пойдёт и дальше, возможно, придётся вернуться к книгам — хотя бы ради того, чтобы «накормить» модели чем-то действительно качественным.

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