Этичные хакеры легко взломали американские машины для голосования

Этичные хакеры легко взломали американские машины для голосования

Этичные хакеры легко взломали американские машины для голосования

Машины для голосования, которые США планируют использовать для выборов президента страны в 2020 году, все ещё уязвимы. Группе этичных хакеров удалось протестировать ряд таких устройств.

Большинство машин для тестирования закупили на eBay. Как передаёт издание The Washington Post, специалистам удалось проникнуть в каждую систему, используемую на выборах.

Сам процесс проверки машин для голосования на уязвимость проходил летом этого года на конференции Def Con, посвящённой кибербезопасности. Однако только на прошедших выходных группа экспертов прибыла в Вашингтон, чтобы поделиться результатами.

По словам этичных хакеров, принимавших участие в тестировании, им удалось обнаружить разного рода уязвимости, позволяющие получить доступ к системам устройств.

Среди выявленных брешей были слабые пароли по умолчанию и ненадежное шифрование. Специалисты заявили, что машины для голосования может взломать любой, у кого есть доступ к ним.

Более того, если работающие с ними люди допустят оплошность, устройства могут взломать удалённые киберпреступники.

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