Ошибка в Zoom раскрывает незнакомцам фото и email пользователей

Ошибка в Zoom раскрывает незнакомцам фото и email пользователей

Ошибка в Zoom раскрывает незнакомцам фото и email пользователей

Zoom, софт для организации видеоконференций, раскрывает адреса электронной почты, фотографии пользователей и позволяет инициировать звонок с незнакомцами. Причина кроется в некорректном способе обработки контактов, якобы работающих в одной организации.

Как известно, Zoom группирует контакты с одинаковым email-доменом в каталог «Company Directory». Такой принцип позволяет быстро находить конкретных коллег, просматривать их фото и адрес почты, а также звонить им.

Тем не менее, согласно отчёту Vice, Zoom также ошибочно группирует отдельных пользователей, зарегистрированных с личным ящиком электронной почты.

На деле это значит, что незнакомые люди смогут просматривать фотографии и персональные адреса электронной почты друг друга, а также звонить друг другу, хотя по факту коллегами они являться не будут.

Пока непонятно, насколько распространён данный баг, также неизвестно число затронутых ошибкой доменов.

Вчера ФБР предупредило о резком скачке атак на видеоконференции Zoom — киберпреступники целенаправленно ищут жертв среди пользователей этого приложения.

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