Firefox кеширует отправленные в личку Twitter конфиденциальные файлы

Firefox кеширует отправленные в личку Twitter конфиденциальные файлы

Firefox кеширует отправленные в личку Twitter конфиденциальные файлы

Социальная платформа Twitter рассказала о баге, угрожающем конфиденциальности пользователей браузера Firefox. Оказалось, что отправленные в личные сообщения файлы могут попасть в кеш.

Таким образом, в специальной директории, предназначенной для временного хранения информации, могут оказаться конфиденциальные файлы.

По словам представителей Twitter, отправленные личными сообщениями файлы останутся на компьютере пользователя даже после того, как последний выйдет из своей учётной записи или закроет браузер.

Особенно опасен такой баг для людей, использующих Twitter на рабочих станциях или в различных интернет-кафе. К слову, злоумышленник легко может написать вредоносную программу, которая будет собирать содержимое папки кеша.

Частично пользователей может выручить механизм автоматического сброса кеша — как известно, Firefox каждые семь дней очищает папку с временными файлами. Кроме того, всегда можно чистить кеш руками и даже настроить удаление данных при закрытии браузера.

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