Брешь TikTok позволяет внедрять фейковые видео в аккаунты пользователей

Брешь TikTok позволяет внедрять фейковые видео в аккаунты пользователей

Брешь TikTok позволяет внедрять фейковые видео в аккаунты пользователей

В популярном сервисе для создания коротких видео TikTok нашли опасную уязвимость, которая в умелых руках может стать инструментом для распространения дезинформации. Баг позволяет приписать авторство видео любой учётной записи.

Представьте ситуацию: вы просматриваете ленту в TikTok и в процессе натыкаетесь на незнакомое вам видео, якобы загруженное вашим аккаунтом.

Именно так работает уязвимость, проанализировав которую команда разработчиков пришла к выводу, что потенциальный злоумышленник может переназначить владельца видео на любой аккаунт TikTok.

Как объяснили специалисты, популярный видеосервис использует сети доставки контента (CDN) для эффективной передачи данных по всему миру. Чтобы повысить производительность, эти CDN передают данные по HTTP.

Именно выбор HTTP — а не более защищённого HTTPS — ставит пользователей под угрозу, отмечают разработчики.

«Любой маршрутизатор, расположенный между приложением TikTok и CDN, легко может получить список всех загруженных и просмотренных видео», — пишут эксперты.

«Другими словами, вся история просмотра открыта. Провайдеры общественного Wi-Fi, операторы связи и спецслужбы могут без труда собрать все эти данные».

Разработчики опубликовали на YouTube видеоролик, в котором демонстрируется эксплуатация данной уязвимости.

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