GitHub предупредил организации о краже OAuth-тоекнов и утечке данных

GitHub предупредил организации о краже OAuth-тоекнов и утечке данных

GitHub предупредил организации о краже OAuth-тоекнов и утечке данных

Сервис GitHub, обеспечивающий хостинг для ИТ-проектов, сообщил о неизвестном киберпреступнике или группе киберпреступников, которые используют украденные OAuth-токены для загрузки внутренних данных ряда организаций.

Как известно, токены доступа OAuth часто используются приложениями и веб-сервисами для доступа к определённым данным и взаимодействия друг с другом без необходимости передавать учётные данные.

«Атакующие использовали пользовательские OAuth-токены, которые были выпущены для двух сторонних интеграторов — Heroku и Travis-CI. С их помощью злоумышленники загружают данные десятков организаций», — пишет Майк Хенли, специалист GitHub.

На 15 апреля список затронутых OAuth-приложений выглядел так:

  • Heroku Dashboard (ID: 145909);
  • Heroku Dashboard (ID: 628778);
  • Heroku Dashboard – Preview (ID: 313468);
  • Heroku Dashboard – Classic (ID: 363831);
  • Travis CI (ID: 9216).

В GitHub уточнили, что киберпреступники получили токены не в результате взлома систем компании, поскольку хостер ИТ-проектов не хранит их в пригодных для использования форматах. Помимо этого, Хенли отметил, что злоумышленники могут анализировать контент закрытых репозиториев.

Напомним, что на прошлой неделе GitHub начал блокировать аккаунты российских разработчиков и компаний, что уже затронуло крупные кредитные организации «Сбер», «Альфа-банк» и другие.

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