В WhatsApp для Windows нашли уязвимость: обновитесь как можно скорее

В WhatsApp для Windows нашли уязвимость: обновитесь как можно скорее

В WhatsApp для Windows нашли уязвимость: обновитесь как можно скорее

Если вы пользуетесь WhatsApp (принадлежит корпорации Meta, признанной экстремистской и запрещенной в России) на Windows, срочно проверьте, актуальна ли версия приложения. Проблема в том, что в старых релизах мессенджера нашли опасную уязвимость — CVE-2025-30401.

Брешь позволяет злоумышленникам обманом заставить жертву запустить вредоносный файл.

WhatsApp раньше неправильно обрабатывал вложения. Он показывал файл по одному признаку — MIME-типу (например, «это картинка!»), а открывал — по другому, по расширению файла (например, «.exe», то есть исполняемый файл).

Звучит не страшно? А теперь представьте: вам присылают файл, который выглядит как обычное изображение. Вы кликаете на него в чате — а вместо картинки запускается вредоносная программа. Всё из-за того, что система ориентировалась на расширение файла, а не на реальный формат.

Уязвимыми считаются (Facebook принадлежит корпорации Meta, признанной экстремистской и запрещенной в России, сама соцсеть также признана экстремистской) все версии до 2.2450.6 включительно. Так что если у вас что-то вроде 2.2440.x, вы в зоне риска.

Обновитесь до 2.2450.6 или новее — проблема будет решена.

Почему это важно?

Такие уязвимости особенно опасны, поскольку они играют на доверии. Мы ведь верим, что мессенджер не даст запустить что-то опасное, правда? Но вот тут как раз и кроется подвох: доверие к интерфейсу + технический баг = отличный шанс для хакеров.

ИИ сказал — ты согласился: учёные описали феномен когнитивной капитуляции

Исследователи из Университета Пенсильвании предложили новое объяснение тому, как люди взаимодействуют с ИИ. По их мнению, всё чаще пользователи не просто пользуются нейросетями, а буквально «сдаются» им. Этот феномен специалисты назвали «когнитивной капитуляцией» (cognitive surrender).

Если раньше люди использовали технологии вроде калькуляторов или GPS для отдельных задач — «разгружали» мозг, но сохраняли контроль, — то с ИИ ситуация меняется.

Всё чаще пользователи просто принимают ответы модели за истину, не проверяя и не анализируя их. Причём, как отмечают исследователи, это особенно заметно, если ответ звучит уверенно, гладко и без лишних сложностей. В таком случае у человека просто не включается внутренний «режим сомнения».

Чтобы проверить это, учёные провели серию экспериментов с участием более 1300 человек. Им предложили задачи на когнитивное мышление с подвохом, который требует не интуиции, а вдумчивого анализа.

Часть участников могла пользоваться ИИ-помощником, но с нюансом: модель специально давала неправильные ответы примерно в половине случаев. Результат оказался показательным.

 

Когда ИИ отвечал правильно, пользователи соглашались с ним в 93% случаев. Но даже когда он ошибался, люди всё равно принимали его ответ в 80% случаев. То есть большинство просто не перепроверяло результат, даже если он был неверным.

В среднем участники соглашались с ошибочным ИИ в 73% случаев и оспаривали его лишь в 19,7% случаев.

Более того, у тех, кто пользовался ИИ, уровень уверенности в своих ответах оказался выше — даже несмотря на то, что половина этих ответов была неправильной.

 

Интересно, что поведение менялось в зависимости от условий. Например, если участникам давали небольшие денежные стимулы за правильные ответы и мгновенную обратную связь, они чаще перепроверяли ИИ и исправляли ошибки. А вот дефицит времени, наоборот, усиливал зависимость от модели: под давлением дедлайна люди ещё охотнее доверяли ИИ.

Не все оказались одинаково уязвимы. Люди с более высоким уровнем так называемого флюидного интеллекта (fluid IQ) реже полагались на ИИ и чаще замечали его ошибки. А вот те, кто изначально воспринимал ИИ как авторитетный источник, чаще попадались на неверные ответы.

При этом сами исследователи подчёркивают: «когнитивная капитуляция» — не обязательно зло сама по себе. Если ИИ действительно работает лучше человека, логично ему доверять, особенно в задачах вроде анализа данных или оценки рисков.

Но есть важный нюанс: качество мышления в таком случае напрямую зависит от качества самой модели.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru