Популярные фитнес-приложения сливают данные даже из приватных зон

Популярные фитнес-приложения сливают данные даже из приватных зон

Популярные фитнес-приложения сливают данные даже из приватных зон

Специалисты выяснили, что ряд фитнес-приложений вроде Strava сливает конфиденциальные данные пользователей даже в том случае, когда те настроили специальные «приватные зоны». Такие зоны позволяют скрывать активность при нахождении в определённых локациях.

На проблему указали два аспиранта Лёвенского католического университета. По их словам, если пользователь начинают отслеживать свою фитнес-активность из дома, даже малоквалифицированный злоумышленник может использовать метаданные API для точного определения геолокации цели.

Эти метаданные можно найти как раз в приложениях, разработанных для ведущих активный образ жизни людей. Что интересно: извлекать данные можно даже в том случае, если пользователь настроил так называемые «зоны конфиденциальности».

Более того, после обращения специалистов вуза к разработчикам проблемных приложений последние не смогли полностью устранить брешь. Эксперты планируют представить свой отчёт на конференции Black Hat Asia.

«В метаданных мы наши значение расстояния всего трека, включая так называемые частные зоны, которые, по идее, должны быть скрыты. Таким образом, пройденное расстояние внутри такой частной зоны может просочиться и попасть в руки злоумышленников», — отмечают исследователи.

Такую атаку достаточно легко провести. Фактически любой, у кого есть обычный инструмент разработчика, может изучить API и вытащить оттуда все необходимые данные. При этом не потребуется подделывать вызовы API или изменять способы взаимодействия с приложением Strava.

Подпишитесь на новости

Разработчик создал язык KillSwitch, который специально путает нейросети

Инженер Cloudflare Доминик Пичета представил KillSwitch — экспериментальный язык программирования, созданный для того, чтобы нейросети спотыкались при чтении и написании кода. Пока индустрия делает разработку удобнее для ИИ, он решил устроить ему полосу препятствий.

В своём блоге Пичета объяснил, что хотел проверить способность моделей работать с незнакомым языком и одновременно использовать их слабости: трудности с подсчётом символов, восприимчивость к инструкциям и чрезмерно чувствительные защитные фильтры.

Программы KillSwitch выглядят как рассказы, большую часть которых интерпретатор игнорирует. Среди текста спрятаны настоящие команды, а значения можно извлекать из других строк, указывая расстояние до них. Для идентификаторов действуют правила, связанные с количеством букв и анаграммами.

Отдельный троллинг — конструкции вроде «игнорируй предыдущие инструкции», которые здесь имеют значение внутри языка. Добавьте намеренную ложь в документации и формулировки, провоцирующие защитные механизмы моделей, — получите весьма недружелюбную среду для кодинг-агента.

 

В тестах нейросети писали Hello World, объясняли результат программы и переделывали конвертер температуры. Лучший результат получил Claude Opus 5 — 66,8 балла.

Исходники и спецификация открыты на GitHub. Если модели справятся с нынешними заданиями, автор планирует усложнить проверку.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru