Умный свидетель: пароли и кредитки у голосовой колонки лучше не упоминать

Умный свидетель: пароли и кредитки у голосовой колонки лучше не упоминать

Умный свидетель: пароли и кредитки у голосовой колонки лучше не упоминать

Обсуждать личные и конфиденциальные данные рядом с умными колонками не стоит, советуют эксперты по кибербезопасности. Рекомендации стали раздавать после истории с исходным кодом “Алисы” от Яндекса. Разработчик уверяет, что голосовой помощник “начеку” только в бета-версии.

Пользователям не стоит произносить вслух номера кредитных карт и пароли, находясь рядом с умными колонками, заявили опрошенные РИА Новости эксперты. Подобные устройства могут стать целью злоумышленников.

Отказываться от помощников или нет — личный выбор каждого, рассуждает эксперт Kaspersky по кибербезопасности ICS CERT Владимир Дащенко.

Однако ежедневное использование подобных устройств можно сделать безопаснее, соблюдая ряд несложных рекомендаций, говорит специалист.

Не следует озвучивать конфиденциальную информацию поблизости от умных колонок: это касается номеров кредитных карт, паролей, номеров документов и других данных.

Также лучше отключать колонку от Сети, если дома никого нет, советует Дащенко.

Имеет значение и расположение колонки. Лучше не ставить устройство на подоконник: она может привлечь внимание злоумышленников и стать приманкой для возможной кибератаки или вторжения в дом, поясняет эксперт.

"Любые IoT-устройства, если они подключены к интернету, могут потенциально стать целью для злоумышленников”, — соглашается старший специалист группы исследований безопасности мобильных приложений Positive Technologies Артем Кулаков. По его словам, лучше не рисковать и не оставлять устройства в помещении, где обсуждают важные вопросы.

Покупать умные устройства нужно только у официальных производителей. Это снизит риск того, что данные станут общедоступными. Напомним недавний случай с канадским консультантом по безопасности, купившим на Amazon приставку Android TV со встроенной в прошивку вредоносной программой.

Еще несколько правил “умной” гигиены от экспертов: патчить устройства и приложения к ним, разобраться с настройками колонки и ограничить ее в правах.

Интерес к вопросу передачи данных “умными” ассистентами вырос после утечки исходного кода сервисов Яндекса. В слитом бывшим сотрудником репозитории упоминалось, что голосовая колонка Алиса в бета-версии может включаться сама, не уведомив об этом окружающих.

Добавим, данные могут собирать не только “умные” колонки. Передачу геолокации смартфона, слов-триггеров владельца и другой телеметрии разработчики уже не скрывают и не оправдываются за это.

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