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.

64% ИИ-приложений для iPhone оказались с дырой в защите

Исследователи из Wake Forest University обнаружили масштабную проблему в экосистеме iOS-приложений с искусственным интеллектом. Анализ показал, что сотни программ фактически оставляют открытыми ключи доступа к нейросетям и серверным компонентам, что позволяет злоумышленникам использовать их инфраструктуру в своих целях.

Для исследования специалисты разработали инструмент LLMKeyLens, который анализирует сетевой трафик приложений и выявляет утечки учетных данных, используемых для работы с OpenAI, Gemini, DeepSeek, Mistral и другими ИИ-сервисами.

Из более чем 38 тысяч приложений App Store исследователи отобрали 444 программы с подтверждёнными функциями на базе больших языковых моделей. Результаты оказались неприятными: у 282 приложений, или 64% выборки, были обнаружены утечки ключей доступа или других механизмов подключения к ИИ-сервисам.

 

Причем в 146 случаях проблема позволяла напрямую использовать чужие ресурсы. Некоторые приложения передавали API-ключи OpenAI и других провайдеров в открытом виде прямо в сетевых запросах. Другие скрывали ключи на сервере, но оставляли открытыми прокси-серверы, через которые любой желающий мог отправлять запросы к нейросетям.

Особенно часто проблемы встречались в приложениях для продуктивности, обучения, развлечений, здоровья и образа жизни. Лидером по доле уязвимых программ стала категория Health & Fitness.

Исследователи также обнаружили крайне небрежное отношение к защите токенов доступа. В некоторых случаях JWT-токены действовали годами, а отдельные системы выдавали их со сроком действия до 100 лет. Более того, некоторые серверы принимали даже просроченные токены.

После обнаружения проблем разработчиков всех 282 приложений уведомили об уязвимостях. Через 90 дней специалисты провели повторную проверку. Патчи выпустили только 78 приложений — это около 28% от числа уязвимых программ. Еще 66 приложений остались доступными для эксплуатации даже после уведомления.

Авторы исследования считают, что причина проблемы проста: многие разработчики стремятся максимально быстро интегрировать ИИ-функции и уделяют недостаточно внимания защите инфраструктуры.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru