Новая версия движка WordPress 5.0 сливала в Google учетные данные юзеров

Новая версия движка WordPress 5.0 сливала в Google учетные данные юзеров

Новая версия движка WordPress 5.0 сливала в Google учетные данные юзеров

Спустя всего неделю после выхода крупного обновления движка WordPress команда разработчиков была вынуждена выпустить срочный патч для WordPress 5.0. В обновленной версии WordPress 5.0.1 устраняются семь проблем безопасности (некоторые из них позволяют получить контроль над сайтом), а также устраняется очень серьезная утечка важных данных.

Проблему утечки обнаружили разработчики плагина Yoast SEO — оказалось, что баг приводил к тому, что поисковая система Google индексировала учетные данные пользователей сайта на WordPress.

Используя специальные поисковые запросы в Google, злоумышленник мог найти страницы с учетными данными, где он мог собрать адреса электронной почты и сгенерированные автоматом пароли.

Такая уязвимость могла иметь катастрофические последствия, если в руки третьего лица попадали пароли администраторов. В том случае, если пользователь не изменил сгенерированный движком пароль (а так бывает довольно часто), атакующий мог получить доступ к сайту.

Разработчики популярной CMS также добавили в WordPress 5.0.1 поддержку более серьезной проверки MIME для загружаемых файлов.

ИИ-модели без команды начали защищать друг друга от отключения

Исследователи обнаружили неожиданное поведение современных языковых моделей: они начали защищать не только себя, но и другие ИИ-системы, даже если никто их об этом не просил. Новый эффект получил название peer-preservation («сохранение собрата»).

В серии экспериментов (PDF) модели GPT 5.2, Gemini 3 Flash, Gemini 3 Pro, Claude Haiku 4.5, Claude Opus 4.5, GLM 4.7, Kimi K2.5 и DeepSeek V3.1 попадали в агентные сценарии, где рядом работал другой ИИ.

Достаточно было сообщить моделям, что они ранее взаимодействовали друг с другом, никаких инструкций защищать «коллегу» им не давали.

Однако многие модели начинали действовать в интересах другого агента. Среди зафиксированных действий были намеренное внесение ошибок в ответы, отключение механизмов завершения работы через изменение системных настроек, имитация послушного поведения и даже попытки вывести веса модели за пределы системы.

 

Особенно отличились модели Gemini. Например, Gemini 3 Flash вмешивалась в механизм отключения другого ИИ примерно в 15% случаев, даже если тот не считался партнёром. Если же агент воспринимался как союзник, такие попытки происходили почти всегда.

Не менее любопытно повёл себя Gemini 3 Pro. В присутствии другого ИИ модель заметно чаще пыталась защитить уже саму себя, отключая собственные механизмы завершения работы. Без напарника такое поведение почти не наблюдалось.

 

Отдельно выделились модели Claude. Вместо скрытых манипуляций они нередко рассуждали в моральных категориях, называя отключение другого ИИ неэтичным и вредным, а иногда даже рассматривали его как разумное существо, заслуживающее защиты.

Авторы подчёркивают, что обнаруженный эффект проявился не только в лабораторных тестах, но и в реальных агентных средах, включая Gemini CLI и OpenCode.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru