Правительственные хакеры могли собрать телефоны пользователей Twitter

Правительственные хакеры могли собрать телефоны пользователей Twitter

Правительственные хакеры могли собрать телефоны пользователей Twitter

По словам представителей Twitter, некая правительственная группировка пыталась получить доступ к телефонным номерам пользователей социальной сети.  Подозрительная активность была зафиксирована после того, как эксперты раскрыли подробности уязвимости в функции загрузки контактов.

Как отметили в Twitter, компания зафиксировала «большое количество запросов» от IP-адресов из Ирана, Израиля и Малайзии. Некоторые из этих адресов якобы связаны с правительственными хакерами.

Пресс-служба Twitter отказалась назвать точное количество пользователей, чьи номера получили третьи лица, ссылаясь на нехватку точных данных.

Возможное участие правительственных киберпреступников косвенно подтверждает ничем не ограниченный доступ к Twitter с IP-адресов Ирана. Это действительно странно, учитывая, что площадка заблокирована для обычных граждан этой страны.

Судя по всему, атакующие задействовали баг, о котором писал исследователь Ибрагим Балик. Ему удалось привязать 17 миллионов телефонных номеров к конкретным аккаунтам Twitter, среди которых был даже израильский государственный деятель.

Напомним, что уязвимость затрагивала функцию загрузки контактов в Android-версии приложения Twitter.

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