Настройки беты автопилота Tesla Full Self-Driving просочились в Сеть

Настройки беты автопилота Tesla Full Self-Driving просочились в Сеть

Настройки беты автопилота Tesla Full Self-Driving просочились в Сеть

Пока продолжается бета-тестирование абсолютно нового автопилота Tesla, получившего имя Full Self-Driving (FSD), в Сеть уже успели просочиться настройки и друга интересная информация о нововведении. Все данные слил хакер, известный в Twitter под псевдонимом Green.

Как обещал глава Tesla Илон Маск, Full Self-Driving запустят в конце этого года. Многие ждут новую функцию, поскольку изначально её преподносили как нечто прорывное и революционное.

Помимо настроек автопилота, Green опубликовал подробную графику, показывающую то, как машина видит окружающий мир во время езды. Также хакер записал минутный видеоролик, в котором он показал всю страницу настроек.

В целом Green посвятил теме целую ветку, в которой он знакомит автолюбителей с принципиально новым автопилотом, ожидающим всех владельцев машин Tesla в конце этого года.

 

Однако ни одна из слитых настроек не раскрывает даты ввода Full Self-Driving (FSD) в эксплуатацию. Также неясно, сколько Tesla планирует продержать функцию автопилота в бета-версии.

Без контекста детектор пропустил 95% Android-вредоносов

Чем больше разрешений просит Android-приложение, тем подозрительнее оно выглядит для алгоритма. Правда, резервному копированию, антивирусу или системе родительского контроля доступ к половине смартфона нужен по работе. Но детекторы решили не разбираться и устроили охоту на невиновных.

Исследователи из Сингапурского университета менеджмента и Нанькайского университета проверили шесть популярных детекторов, включая Drebin, MalScan и MaskDroid.

Им скормили 270 безопасных приложений из 49 категорий Google Play, каждое из которых запрашивало не менее девяти опасных разрешений.

Большинство систем записали во вредоносы больше половины выборки. LLM-детектор LAMD разогнал ложные срабатывания до 80%. Если поставить такой фильтр на входе в магазин приложений или корпоративную инфраструктуру, аналитики будут разгребать очередь, почти целиком набитую легальным софтом.

 

Проблема в старом принципе: детекторы ищут сходство с известными угрозами. Широкий набор разрешений часто встречается у зловредов, но ровно так же выглядят бэкап-сервисы, антивирусы и инструменты управления устройствами. Как сформулировали авторы работы, отклонение — ещё не вредоносность.

Их система PRAXIS пытается смотреть не только на набор API, но и на контекст. Сначала ИИ предполагает возможную атаку, затем система ищет подтверждающую цепочку вызовов в коде, а после проверяет, соответствует ли поведение назначению приложения и тексту интерфейса.

Такой подход снизил долю ложных тревог на безопасной выборке до 13%, а пропуск вредоносов — примерно до одного из девяти. Однако стоило убрать финальную проверку контекста, как система пропустила 95,3% угроз. Код остался тем же, но без ответа на вопрос «зачем приложение это делает?» защита практически развалилась.

До массового применения PRAXIS тоже далеко: анализ стоит около $0,56 за приложение, а интерфейс и названия функций может подделать сам злоумышленник. Да и 13 ложных тревог на сотню — всё ещё не автоматика, а очередь к живому аналитику.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru