iOS-приложения могут собирать метаданные, раскрывающие местоположение

iOS-приложения могут собирать метаданные, раскрывающие местоположение

iOS-приложения могут собирать метаданные, раскрывающие местоположение

Разработчик обнаружил, что у пользователей устройств Apple могут появиться проблемы с конфиденциальностью - приложения могут получать метаданные изображений и, следовательно, историю местоположений.

«Если приложение получает разрешение на доступ к библиотеке изображений, оно также получит полный доступ ко всем метаданным изображений, включая точное местоположение. Это серьезная проблема, касающаяся конфиденциальности, так как теперь любое стороннее приложение, выполняющее функции камеры, также получит полный доступ ко всем фотографиям и местоположениям в библиотеке изображений», - объясняет подробнее Феликс Краузе (Felix Krause), основатель Fastlane.Tools.

Теперь можно легко получить метаданные изображения пользователя:

```objective-c
PHFetchResult *photos = [PHAsset fetchAssetsWithMediaType:PHAssetMediaTypeImage options:nil];
for (PHAsset *asset in photos) {
    if ([asset location]) {
        // Access the full location, speed, full picture, camera model, etc. here
    }
}
```

Краузе выложил доказательство концепции (proof-of-concept) этой проблемы на GitHub, на его создание, по словам Краузе, у него ушло менее часа.

Более того, помимо местоположения из изображений можно получить следующие данные:

  • Физическая скорость, с которой делался снимок или видео (как быстро перемещалась камера);
  • Модель камеры;
  • Точная дата и время.

Эксперт утверждает, что Apple нужно пересмотреть политику, касающуюся разрешений, либо предоставить пользователю выбор - какому приложению разрешить доступ к метаданным изображений.

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