Сомнительные расширения для Chrome и Firefox собрали данные 4 млн людей

Сомнительные расширения для Chrome и Firefox собрали данные 4 млн людей

Сомнительные расширения для Chrome и Firefox собрали данные 4 млн людей

Независимый исследователь в области кибербезопасности Сэм Джадали рассказал о восьми вредоносных расширениях для браузеров, незаконно собирающих данные людей. По словам Джадали, эти аддоны установили около 4 млн пользователей.

Принцип сбора данных юзеров в этом случае выглядел предельно просто — расширение собирало URL, заголовки страниц и даже встроенные гиперссылки на каждой посещаемой пользователем странице.

Позже собранные данные опубликовала аналитическая компания Nacho Analytics, которая озаглавила выложенную информацию: «Просмотрите аналитические данные любого аккаунта».

Казалось бы, что страшного в сборе истории посещения веб-страниц? Однако проблема заключалась в том, что некоторые собранные ссылки включали токены, позволяющие получить доступ к конфиденциальной информации без пароля.

Как отметил в своём отчете исследователь, данные собирались в течение семи месяцев, что вылилось в публикацию деловых документов, презентаций, размещённых в сервисах Microsoft OneDrive и Intuit.com, а также некоторой медицинской информации затронутых пользователей.

Список вредоносных расширений выглядит так:

  • Fairshare Unlock, расширение Chrome, помогающее бесплатно получить доступ к премиум-контенту. (Версия для Firefox доступна по этому адресу, собирает те же данные.)
  • SpeakIt!, расширение для преобразования текста в речь для Chrome.
  • Hover Zoom, Chrome-расширение для увеличения изображений.
  • PanelMeasurement, аддон для Chrome, помогающий найти исследования рынка.
  • Super Zoom, ещё одно расширение для работы с изображениями, разработано для Chrome и Firefox.
  • SaveFrom.net Helper, Firefox-расширение, обещающее упростить процесс загрузки файлов из интернета.
  • Branded Surveys.
  • Panel Community Surveys.
Подпишитесь на новости

Codex и Kimi провалили задачи после перевода промптов на русский

Попросили ИИ исправить код по-русски, а он сразу же решил обойтись без интернета и начал придумывать решение. Такое поведение заметила автор проекта worklore Валентина Конюхова: в её эксперименте Codex и Kimi K3.1 пропускали поиск, которым пользовались при англоязычных заданиях.

Подробности и методику она опубликовала на Хабре.

Автор провела 1350 прогонов: шесть задач, девять конфигураций агентов, задания на русском и английском (с подсказками и без них). У всех был доступ в интернет.

На одной задаче Codex с низким уровнем рассуждений нашёл нужный формат на форуме и справился во всех пяти англоязычных прогонах.


С русским заданием он ни разу не обратился в Сеть и получил ноль успешных решений. У Kimi K3.1 похожий провал произошёл на задаче с OAuth.

Зато заметка с нужным фактом возвращала результат до пяти успешных результатов из пяти. В среднем подсказки повышали успешность на 33 процентных пункта для английских заданий и на 39 — для русских. Язык самой заметки почти ничего не менял.


Стоит учитывать, что задач в примере было всего шесть, повторов немного, а причину изменения поведения автор не проверяла. Но на всякий случай смотрите в логи, искал ли агент ответ.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru