Пассажиров Яндекс Такси тайно наказывают рейтингом без права на обжалование

Пассажиров Яндекс Такси тайно наказывают рейтингом без права на обжалование

Пассажиров Яндекс Такси тайно наказывают рейтингом без права на обжалование

Автор «Хабра» Yselia (Мария Минакова) рассказала, как снижение рейтинга в сервисе такси с пяти до 4,85 балла якобы ухудшило качество поездок: машину пришлось ждать дольше, а приезжать стали водители с более низкими оценками.

По словам автора, рейтинг упал после поездки с водителем, который настойчиво пытался с ней познакомиться.

Поддержка при этом отвечала шаблонами, утверждала, что показатель ни на что не влияет, а один из сотрудников якобы заявил, что водители его вообще не видят. Исправить оценку или хотя бы объяснить причину её снижения в сервисе не смогли.

Тогда Мария устроила собственный полевой ресёрч и начала расспрашивать таксистов. Один из них признался, что не принимает заказы пассажиров с рейтингом ниже 4,87, поскольку ждёт от них проблем.

Другие опрошенные пассажиры также рассказали о случаях, когда водители отказывались от клиента с низкой оценкой, но сразу принимали тот же маршрут от его спутника с рейтингом повыше.

На профильном митапе докладчик, занимавшийся рейтингами, по словам Yselia, подтвердил влияние оценки пассажира. Однако развитие механизма обжалования слишком дорого и невыгодно для сервиса: каждую спорную двойку пришлось бы разбирать вручную.

Автор называет происходящее газлайтингом в UX: алгоритм может незаметно ухудшать обслуживание, но пользователь не знает, кто и за что снизил ему балл, и не способен оспорить решение.

Позиция Яндекса по описанному случаю пока не приводится.

Подпишитесь на новости

Злоумышленник использовал DeepSeek для атак на университеты

Злоумышленник под псевдонимом BUGSTER использовал DeepSeek V4 как помощника для разведки, написания скриптов и подготовки атак на организации в Индии. Среди целей были университеты. В одном из подтверждённых взломов он похитил базу с более чем 5200 записями, включая персональные данные студентов.

Операцию разобрали исследователи из Unit 42. По их оценке, оператор пользовался простыми инструментами и заметно зависел от сгенерированных ИИ материалов, но это не помешало ему добиться результата.

BUGSTER связал DeepSeek с фреймворком Hermes Agent, а Cursor использовал как дополнительный инструмент разработки. Исследователи обнаружили конфигурации с отключёнными ограничениями безопасности.


В одной атаке ИИ помогал составлять разведывательные отчёты и готовить перебор паролей к университетскому сайту. Инструмент отметил одну учётную запись WordPress как действительную. В отдельном эпизоде злоумышленник получил доступ к базе MongoDB и выгрузил тысячи записей.

Аппетиты университетами не ограничились: оператор настраивал специализированных ботов для консультаций по VoIP-мошенничеству, занимался подбором паролей от Wi-Fi и разведкой крупных держателей криптовалюты.


Главный вывод Unit 42: ИИ снижает порог входа в разные виды киберпреступности. Для ущерба уже не обязательно быть сильным специалистом во всех задействованных областях, часть недостающих знаний можно получить в чате.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru