Ошибка системы распознавания лиц стоила американцу 10 дней в изоляторе

Ошибка системы распознавания лиц стоила американцу 10 дней в изоляторе

Ошибка системы распознавания лиц стоила американцу 10 дней в изоляторе

Темнокожий гражданин США утверждает, что система распознавания лиц ошибочно «узнала» в нём преступника. Теперь у отдельных американцев появился очередной повод обвинить западную власть в расовой предвзятости.

Согласно новому исковому заявлению, ошибка системы распознавания лиц стоила Найджиру Парксу десяти дней в изоляторе. Как утверждает сам пострадавший, его приняли за подозреваемого в эпизодах кражи из магазинов.

В невиновности гражданина правоохранителей не убедило даже то, что Паркс не появлялся в тех местах, где происходили кражи. Главное — система опознала его, этого оказалось достаточно для задержания.

«Я понятия не имею, к чему всё это было. Ранее я никогда не был в Вудбридже [там произошли кражи — прим. AM], даже толком не знал, где находится этот город», — объясняет сам Паркс.

Все эти доводы оказались бессильны перед настойчивостью правоохранителей, гласит исковое заявление. Судя по всему, стражи правопорядка просто слепо доверились новым технологиям.

«У меня есть определённые "прошлые заслуги", однако с 2016 года я вёл себя как добропорядочный гражданин — у меня не было никаких проблем. Вся эта ситуация жутко испугала меня, ведь я пытался направить свою жизнь в верное русло», — заключает Паркс.

Эксперты: за год число вредоносных opensource-компонентов возросло в 11 раз

В 2025 году в компании CodeScoring зарегистрировали 457 тыс. вредоносных библиотек с открытым исходным кодом — в 11 раз больше, чем в предыдущем году. Зафиксировано также 14 тыс. новых уязвимостей в таких компонентах.

По словам специалистов, сохраняют актуальность и более ранние неприятные находки — к примеру, RCE-уязвимость Log4Shell, которая все еще присутствует в 15 тыс. сторонних библиотек. Публикация подобных пакетов грозит атаками на цепочку поставок.

В уходящем году также зафиксировано появление новой, еще более опасной угрозы — самоходного червя Shai Hulud, способного создавать новые репозитории и воровать конфиденциальные данные с CI/CD-платформ.

В связи с бурным ростом популярности ИИ объявился новый вектор атаки — slopsquatting: злоумышленники начали использовать склонность больших языковых моделей (БЯМ, LLM) к галлюцинациям для внедрения в легитимные проекты небезопасного кода.

Из-за этой особенности умный помощник по разработке может ошибиться и вместо легитимной библиотеки предложить для использования вредоносную со схожим названием. По данным CodeScoring, в России ИИ-ассистентов применяют 30% разработчиков, и потенциально опасные галлюцинации происходят у LLM в 20% случаев.

Чтобы защититься от атак на цепочку поставок, эксперты советуют вести тщательный учет компонентов, используемых для сборки софта, при установке библиотек выставлять запрет на исполнение скриптов, а также следовать стандарту ГОСТ Р 56939-2024 и активнее внедрять технологии безопасной разработки.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru