Исходный код компонентов фургонов Mercedes-Benz утёк в Сеть

Исходный код компонентов фургонов Mercedes-Benz утёк в Сеть

Исходный код компонентов фургонов Mercedes-Benz утёк в Сеть

Исходный код «умных» компонентов, установленных в фургонах Mercedez-Benz, на этих выходных просочился в Сеть. Непроизвольная утечка произошла после того, как швейцарский разработчик софта обнаружил Git-ресурс, принадлежащий Daimler AG.

Как известно, немецкая компания Daimler AG стоит за брендом Mercedes-Benz. Именно через неё специалист из Швейцарии Тилл Коттманн получил доступ к конфиденциальной информации.

По словам Коттманна, он смог зарегистрировать аккаунт на ресурсе Daimler AG, где хранятся исходные коды. После этого у эксперта появилась возможность скачать 580 Git-репозиториев, содержащих код компонентов OLU.

Согласно информации на сайте Daimler AG, OLU размещаются между аппаратной и программной составляющими автомобиля и отвечают за связь машины с облаком. Также OLU «упрощают управление генерируемыми автомобилем данными» и позволяют сторонним разработчикам создавать приложения для извлечения информации из фургонов Mercedes.

В утечке исходного кода этих компонентов стоит винить незащищенную установку GitLab.

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

Новая ИИ-модель копирует собеседника путем проведения опроса

Исследователи из трех американских университетов и команды Google DeepMind создали модель генеративного ИИ, способную после двухчасового аудиоинтервью сымитировать личность и поведение собеседника с точностью до 85%.

В контрольную выборку вошли 1052 добровольца разного возраста, пола, образования, достатка, национальности, вероисповедания и политических взглядов. Для всех были созданы индивидуальные программы-агенты одинаковой архитектуры.

Разработанный сценарий бесед включал обычные для социологических исследований вопросы, тесты «Большая пятерка» для построения модели личности, пять экономических игр («Диктатор», «Общественное благо» и проч.) и поведенческую анкету, составленную в ходе недавних экспериментов с большими языковыми моделями (БЯМ, LLM).

Ответы испытуемых сохранялись в памяти для использования в качестве контекста. Спустя две недели добровольцам предложили пройти тот же опрос, и LLM смогла предугадать их реплики с точностью до 85%.

 

По мнению авторов исследования, их метод создания цифровых двойников — хорошее подспорье в изучении индивидуального и коллективного поведения. Полученные результаты также можно использовать в социологии и для выработки политических решений.

К сожалению, совершенствование ИИ-технологий — палка о двух концах. Попав в руки злоумышленников, подобный инструмент позволит создавать еще более убедительные дипфейки, чтобы вводить в заблуждение интернет-пользователей с корыстной либо иной неблаговидной целью.

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru