macOS-версия приложения Zoom позволяет сайтам инициировать видеосвязь

macOS-версия приложения Zoom позволяет сайтам инициировать видеосвязь

macOS-версия приложения Zoom позволяет сайтам инициировать видеосвязь

Эксперт в области кибербезопасности Джонатан Лейтсшух сообщил о 0-day уязвимости в macOS-версии приложения Zoom. Zoom предназначено для проведения видеоконференций. По словам специалиста, любой сайт может инициировать видеозвонок на компьютере под управлением macOS.

Уязвимость существует благодаря тому, что приложение Zoom устанавливает в системе macOS веб-сервер, который принимает нетипичные для обычного браузера запросы. Например, веб-сервер может переустановить Zoom в случае деинсталляции приложения, причем он сделает это без вмешательства пользователя.

Лейтсшух записал демо, на котором показано, как простая ссылка, которую вы случайно или намеренно кликните, может активировать вашу камеру и начать видеозвонок.

Исследователь обнаружил данную проблему еще в марте, после чего дал разработчикам 90 дней на устранение бага. Лейтсшух написал в Twitter, что компания не уложилась в отведенный срок.

С уязвимостью частично поможет справиться одна из опций в настройках, которую следует включить. Подробнее на скриншоте:

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