Bluetooth-эксплойт позволяет отслеживать юзеров iOS, Windows, macOS

Bluetooth-эксплойт позволяет отслеживать юзеров iOS, Windows, macOS

Bluetooth-эксплойт позволяет отслеживать юзеров iOS, Windows, macOS

Специалисты Бостонского университета предупреждают об уязвимости в Bluetooth, благодаря которой злоумышленники могут отслеживать пользователей современных устройств, работающих на Windows 10, iOS и macOS, а также извлекать их идентификаторы.

По словам экспертов, встроенные защитные функции операционных систем не помогут защититься от этой бреши. В результате в зоне риска находятся пользователи iPhone, iPad, Apple Watch, MacBook, а также планшетов и лэптопов, работающих под управлением Windows.

Дэвид Старобинский и Иоганнес Беккер, исследователи Бостонского университета, представили свои выводы на 19-м симпозиуме Privacy Enhancing Technologies, прошедшем в Стокгольме, Швеция.

Эксперты представили отчет Tracking Anonymized Bluetooth Devices (PDF), согласно которому они нашли возможность обойти рандомизацию MAC-адресов, что позволило перманентно мониторить конкретные устройства.

«Разработанный алгоритм использует асинхронную природу смены адресов, чтобы отслеживать устройство в обход рандомизации адресов устройства. Алгоритм не требует расшифровки сообщений или взлома Bluetooth, он полностью основан на общедоступном незашифрованном рекламном трафике», — говорится в документе.

Описанный специалистами способ сработает в случае с системами Windows, iOS и macOS. А вот Android как раз защищен от подобных действий, так как не имеет привычки постоянно посылать рекламные сообщения.

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