Функция распознавания лица помогла задержать убийцу девушки

Функция распознавания лица помогла задержать убийцу девушки

Функция распознавания лица помогла задержать убийцу девушки

В адрес функции распознавания лица, которой оснащен практически каждый современный смартфон, чаще можно услышать негативные комментарии. Однако, похоже, в копилке правоохранителей теперь есть инцидент, подтверждающий, что «разблокировка лицом» может помочь задержать серьёзного преступника.

Стражи правопорядка китайской провинции Сямынь рассказали интересную историю. Убийцу местной жительницы помогла задержать функция распознавания лица.

Как сообщают местные СМИ, преступник пытался получить доступ к деньгам жертвы, но наткнулся на необходимость аутентификации. При попытке просканировать лицо задушенной им девушки 29-летний молодой человек по фамилии Чжан увидел ошибку «Не обнаружено признаков жизни».

Позже стало известно, что злоумышленник хотел войти в приложение Money Station, требующее от владельца моргнуть, чтобы подать признаки жизни. Обычно такая мера используется для зашиты от аутентификации с помощью фотографии владельца.

В этом случае неудачная попытка входа была зафиксирована финансовой организацией, после чего сотрудникам было отправлено фото, снятое в процессе аутентификации. В результате команда безопасности увидела безжизненное лицо со следами физического насилия.

Само собой, вся информация оперативно была передана в правоохранительные органы, которые не стали медлить, выехав на предполагаемое место преступления.

Преступника удалось задержать при попытке уничтожить тело жертвы.

Mozilla закрыла 423 уязвимости в Firefox, найденные с помощью ИИ

Mozilla рассказала о результатах нового ИИ-подхода к поиску уязвимостей в Firefox. С помощью продвинутых моделей, включая Claude Mythos Preview и Claude Opus, разработчики нашли и уже исправили 423 скрытые проблемы в безопасности.

Главное отличие от ранних ИИ-аудитов в том, что система не просто генерировала подозрительные отчёты, а встраивалась в существующую фаззинг-инфраструктуру Firefox.

ИИ запускался в нескольких виртуальных машинах, проверял гипотезы, отсекал невоспроизводимые находки и создавал демонстрационный эксплойт (proof-of-concept) для реальных багов.

В итоге модели смогли найти ошибки, которые годами проходили мимо традиционных инструментов. Среди примеров есть 15-летняя проблема в HTML-элементе legend, 20-летняя уязвимость в XSLT, а также баги в обработке HTML-таблиц, WebAssembly, IndexedDB, WebTransport и HTTPS.

 

Часть находок была серьёзной: Use-After-Free, повреждение памяти, состояние гонки (race condition) через IPC и обходы песочницы для сторонних библиотек. То есть ИИ искал не только простые сбои, а довольно сложные цепочки, где нужно понимать устройство браузерного движка.

При этом Mozilla отмечает и обратную сторону: модели не смогли обойти некоторые уже внедрённые защитные механизмы Firefox. Например, архитектурные изменения с заморозкой прототипов по умолчанию помогли отбить попытки атак.

Закрытие такого объёма багов потребовало участия более 100 разработчиков и ревьюеров. Патчи вошли в недавние обновления Firefox, включая версии 149.0.2, 150.0.1 и 150.0.2.

Теперь Mozilla планирует встроить ИИ-анализ прямо в систему непрерывной интеграции. Идея в том, чтобы проверять не только существующий код, но и новые патчи ещё до их попадания в релиз.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru