Фитнес-приложения для iOS обманом выманивали деньги пользователей

Фитнес-приложения для iOS обманом выманивали деньги пользователей

Фитнес-приложения для iOS обманом выманивали деньги пользователей

Пользователи фитнес-приложений Fitness Balance и Calories Tracker для iOS стали жертвами мошенников, которые обманом выманивали у них деньги. В своей злонамеренной схеме злоумышленники прибегали к использованию биометрии пользователей — сканировали отпечатки пальцев.

Все помнят, что в старых моделях iPhone есть функция сканирования отпечатков пальцев, без которой пользователи, пожалуй, уже даже не представляют работу со своим гаджетом.

Именно этим и воспользовались недобросовестные разработчики приложений, которые якобы помогают похудеть. От пользователя требовалось просканировать свои отпечатки для «разработки специальной диеты».

Именно в этот момент происходила операция оплаты улучшенной версии приложений — после того, как пользователь разместил свой палец на сканере, программы оперативно подгружали страницу оплаты. Обычно пользователь не успевал заподозрить неладное и убрать палец, следовательно, оплата проходила.

Как сообщает специалист ESET, в результате пользователи Fitness Balance расставались с $120, а те, кто скачал Calories Tracker — с $140.

Причем желание во что бы то ни стало заполучить деньги пользователя в случае этих приложений очевидно — если пользователь не отсканирует отпечаток, приложения попытаются снять деньги за счет очередной хитрости — заставки с текстом «Продолжить».

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