Telegram на macOS сохранял самоудаляемые сообщения в системе

Telegram на macOS сохранял самоудаляемые сообщения в системе

Telegram на macOS сохранял самоудаляемые сообщения в системе

Независимый исследователь Дхирадж Мишра (Dhiraj Mishra) выявил в Telegram для macOS две новые уязвимости. Одна из них связана с функциональностью самоудаления сообщений и ставит под угрозу приватность пользователя.

Наличие уязвимостей подтверждено для сборки 7.3 приложения. Патчи включены в состав версии 7.4, вышедшей 29 января.

В отличие от Signal и WhatsApp мессенджер Telegram не обеспечивает сквозное шифрование по умолчанию. Такая защита здесь включается вручную — через опцию secret chat. После ее активации все данные, передаваемые участниками чата, шифруются не только в процессе обмена, но и при сохранении на серверах Telegram.

Опция «секретный чат» также позволяет отправлять самоудаляемые сообщения, которые в заданный срок исчезают из чата (у всех собеседников). Проведенный Мишрой анализ показал, что в macOS-приложении Telegram этот механизм работает некорректно: аудио- и видеосообщения исправно пропадают с экрана, но их копии остаются в системе в виде файлов .mp4.

 

Исследователь также обнаружил, что Telegram для macOS хранит локальные пароли в открытом виде. Соответствующий файл JSON находится в папке Users/<имя_пользователя>/Library/Group Containers/<*>.ru.keepcoder.Telegram/accounts-metadata/.

Новые уязвимости получили идентификаторы CVE-2021-27204 и CVE-2021-27205. Автор находок заработал €3000 в рамках спецпрограммы Telegram для баг-хантеров.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Антиплагиат научился выявлять текст, сгенерированный нейросетями

Разработчики системы «Антиплагиат» сообщили о достижении 98% точности в определении текстов, созданных с помощью искусственного интеллекта. Это на 35% выше по сравнению с предыдущими версиями. Алгоритм был обучен и протестирован на материалах, сгенерированных нейросетями deepseekV3 и GPT-4o.

Новая модель ориентирована на анализ академических и научных текстов. В процессе обучения использовалась коллекция работ, собранная за 20 лет взаимодействия с российскими вузами.

Это позволило повысить точность в выявлении ИИ-сгенерированного контента в курсовых, дипломных и научных работах.

Согласно исследованию проекта «Я – профессионал», 85% российских студентов регулярно используют нейросети, в основном — для поиска информации. При этом 43% используют ИИ для подготовки рефератов, эссе и других письменных работ, а около четверти — для создания презентаций.

Применение генеративного ИИ вызывает обеспокоенность и в научной среде, в частности из-за проблем с достоверностью, вызванных так называемыми галлюцинациями ИИ.

На фоне этого большинство российских университетов используют системы проверки уникальности текста. В частности, по данным разработчиков, 92% участников государственной программы «Приоритет 2030» применяют «Антиплагиат» в своей работе.

Исполнительный директор компании «Антиплагиат» Евгений Лукьянчиков отметил, что обновление направлено на повышение качества академического письма и соблюдение норм научной этики.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru