Сервис для накрутки подписчиков раскрыл пароли пользователей Instagram

Сервис для накрутки подписчиков раскрыл пароли пользователей Instagram

Сервис для накрутки подписчиков раскрыл пароли пользователей Instagram

Стартап Social Captain, предлагающий пользователям увеличить количество подписчиков в Instagram, раскрыл пароли тысяч аккаунтов данной социальной сети.

В описании услуг Social Captain утверждается, что компания можно увеличить число подписчиков пользователей Instagram, подключив их к своей платформе.

Чтобы начать работу с этим онлайн-сервисом, всем желающим необходимо ввести имя пользователя и пароль от их учётных записей в Instagram.

Однако выяснилось, что компания хранила все пароли от Instagram-аккаунтов в виде простого текста. Просмотреть открытые учётные данные не составляло особого труда — достаточно было заглянуть в исходный код веб-страницы Social Captain.

Более того, ситуацию усугубил баг, благодаря которому абсолютно любой посетитель мог получить доступ к профилю пользователя Social Captain в обход аутентификации. Для этого нужно было всего лишь подставить уникальный идентификатор юзера в URL Social Captain.

Всем, кто пользовался услугами Social Captain, рекомендуется срочно поменять пароли от своих аккаунтов. Учитывая, что некий неназванный исследователь уже собрал учётные данные около 10 тыс. аккаунтов, проблема действительно очень серьёзная.

Подпишитесь на новости

В НГУ создали платформу для проверки качества данных, на которых обучают ИИ

В Новосибирском государственном университете разработали «Каппу» — платформу для управления данными, на которых обучают ИИ. Она должна помочь разобраться, кто подготовил датасет, что в нём меняли и откуда взялась ошибка. Потому что кормить модель мусором, а потом удивляться её ответам — довольно странно.

О разработке и возможности подключения других вузов сообщил сам НГУ. Университетам предлагают бесплатную облачную версию на серверах НГУ либо платную установку в собственной инфраструктуре.

«Каппа» поддерживает разметку и проверку данных, фиксирует версии наборов и авторство изменений. Исправление ошибки сохраняется в новой версии, чтобы при следующем обучении не наступать на те же грабли.

Платформа также позволяет проверять разные модели на подготовленных датасетах. При обучении фиксируются версия данных и параметры, после — результаты тестирования на эталонных наборах. Во время эксплуатации телеметрия помогает отслеживать ошибки и замечать отклонения.

Локальная установка рассчитана в том числе на случаи, когда конфиденциальные данные нельзя выносить за пределы организации.

В репозитории разработчиков среди задач проекта указаны контроль обучения, отслеживание авторства разметки и соблюдения стандартов. Здесь ставка на прослеживаемость: прежде чем требовать от ИИ безупречных ответов, полезно выяснить, чему именно его учили.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru