Facebook запускает веб-страницу, посвящённую уязвимостям в WhatsApp

Facebook запускает веб-страницу, посвящённую уязвимостям в WhatsApp

Facebook запускает веб-страницу, посвящённую уязвимостям в WhatsApp

Facebook запускает новую веб-страницу, на которой планирует публиковать список выявленных и пропатченных уязвимостей в своём мессенджере WhatsApp. Таким образом, пользователи будут знать, где найти общие сведения о проблемах безопасности популярного приложения.

В целом Facebook и так публикует информацию о пропатченных дырах с релизами мобильной версии WhatsApp для платформ Android и iOS (в соответствующих магазинах приложений). Однако там нет подробных данных.

В связи с этим представители социальной площадки надеются, что новая веб-страница поможет углубиться в изъяны кода и будет интересна ряду пользователей.

В итоге на специальном ресурсе можно будет ознакомиться с кратким описанием уязвимости, её идентификатором CVE. Последнее также пригодится исследователям в области кибербезопасности, которые обычно отслеживают бреши по CVE-номерам.

Facebook отмечает, что наличие той или иной уязвимости в списке не значит, что её используют в атаках. Кроме того, все перечисленные на специальной странице баги будут уже пропатчены.

Помимо проблем безопасности самого WhatsApp, интернет-гигант будет перечислять дыры в библиотеках, которые использует мессенджер.

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