Facebook тестировал приложение для распознавания лиц на сотрудниках

Facebook тестировал приложение для распознавания лиц на сотрудниках

Facebook тестировал приложение для распознавания лиц на сотрудниках

Facebook опять оказался в центре внимания благодаря своим спорным практикам. На этот раз новостные издания утверждают, что интернет-гигант тестировал на своих сотрудниках приложение для распознавания лиц. Чтобы идентифицировать того или иного человека, нужно было всего лишь направить на него камеру смартфона.

Согласно материалу Business Insider, разработка приложения велась между 2015 и 2016 годами, но потом проект забросили.

Издание, ссылаясь на анонимные источники, сообщает, что вышеупомянутый инструмент может даже выявить конкретный аккаунт пользователя Facebook, используя возможности распознавания лица.

Предположительно, Facebook тестировал отдельные версии разработки на своих сотрудниках и их друзьях. Для этого последние должны были активировать функцию распознавания лица в своих учётных записях.

Представители социальной сети подтвердили, что корпорация действительно разрабатывала такой инструмент, однако полностью опровергли возможность идентифицировать пользователей площадки.

«Чтобы осваивать новые технологии, наша команда постоянно разрабатывает приложения, которые затем используются внутри компании. Данное приложение [инструмент для распознавания лиц — прим. ред.] было доступно исключительно сотрудникам Facebook», — сказано в официальном заявлении интернет-гиганта.

«Таким образом, эта разработка могла распознать лица только наших служащих, а также их друзей, которые активировали соответствующую функцию в своих аккаунтах».

Исследователи взломали защиту Apple Intelligence через инъекцию промпта

Исследователи рассказали о недавно пропатченной уязвимости в Apple Intelligence, которая позволяла обходить встроенные ограничения и заставлять локальную языковую модель выполнять действия по сценарию атакующего.

Подробности атаки описаны сразу в двух публикациях. По словам авторов исследования, им удалось объединить две техники атаки и через инъекцию промпта добиться выполнения вредоносных инструкций на устройстве.

Как объясняют специалисты, запрос пользователя сначала проходит через входной фильтр, который должен отсекать опасный контент. Если всё выглядит безопасно, запрос отправляется в саму модель, а затем уже готовый ответ проверяет выходной фильтр. Если система замечает что-то подозрительное, вызов API просто завершается с ошибкой.

Чтобы обойти эту схему, исследователи собрали эксплойт из двух частей. Сначала они использовали строку с вредоносным содержимым в перевёрнутом виде и добавляли Unicode-символ RIGHT-TO-LEFT OVERRIDE. За счёт этого на экране текст отображался нормально, а вот в «сыром» виде для фильтров оставался перевёрнутым. Это помогало пройти проверку на входе и выходе.

 

Второй частью цепочки стала техника Neural Exec. По сути, это способ подменить или переопределить исходные инструкции модели так, чтобы она начала следовать уже командам атакующего, а не базовым системным ограничениям.

В итоге первая техника позволяла обмануть фильтры, а вторая — заставляла модель вести себя не так, как задумано. Для проверки исследователи прогнали 100 случайных сценариев, комбинируя системные промпты, вредоносные строки и внешне безобидные тексты, например фрагменты из статей Wikipedia. В этих тестах успешность атаки составила 76%.

О проблеме Apple уведомили ещё в октябре 2025 года. С тех пор компания усилила защитные механизмы, а патчи вошли в состав iOS 26.4 и macOS 26.4.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru