Фотоотчёты умной камеры для унитаза может смотреть кто угодно
Производитель сантехники компания Kohler оказалась в центре скандала, связанного с защитой данных. Проблема возникла из-за умной камеры для унитаза под названием Dekoda.
Устройство для мониторинга здоровья через анализ биологических отходов не обеспечивает обещанное сквозное шифрование. Это ставит под угрозу конфиденциальность данных пользователей.
Как оказалось, компания Kohler некорректно применила термин «сквозное шифрование». Под этим термином они подразумевают TLS-шифрование при передаче данных через интернет. В отличие от реального сквозного шифрования, эта технология позволяет поставщику сервиса получать доступ к информации.
Представители компании Kohler подтвердили, что их система защиты функционирует по-другому. Данные действительно шифруются на всех этапах: при хранении на смартфоне пользователя, непосредственно в камере, в инфраструктуре компании и во время передачи. Но на стороне Kohler информация дешифруется для обработки, что обеспечивает прямой доступ к конфиденциальным данным и аналитике.
0 комментариев
Читайте также
Детский ИИ-принтер с голосовым управлением от нью-йоркского стартапа Hapiko
Stickerbox — гаджет от нью-йоркского стартапа Hapiko со встроенным термопринтером печатает наклейки по голосовым промптам. Гаджет функционирует только в активном режиме и активируется по нажатию большой кнопки. Ребенок описывает идею, искусственный интеллект обрабатывает запрос, и через несколько секунд устройство создает черно-белый стикер с рисунком. Разработчики подчеркивают, что ИИ не реагирует на запросы, связанные со взрослой тематикой. Сооснователь стартапа Боб Уитни рассказал, что идея для гаджета возникла у него благодаря его маленькому сыну, который хотел, чтобы отец напечатал «раскраски» с его собственными сюжетами. Его партнер Арун Гупта отметил, что на данный момент никто не занимается разработкой искусственного интеллекта специально для детей. «Мы хотим быть брендом, которому доверяют родители и которым они могут пользоваться, не следя за своими детьми и не задаваясь вопросами: "Что они делают? Как они это используют?"» — поясняет Гупта. Stickerbox продается за
Робота Unitree G1 научили играть в баскетбол
Робота обучали с использованием видеозаписей движений баскетболистов, которые затем были преобразованы в 3D-модели. Кроме того, применялись высокоточные данные с датчиков, установленных на телах опытных игроков. В ходе обучения робота в виртуальной среде применяли нестандартный метод. При традиционном имитационном подходе робот точно воспроизводил движения из обучающих данных, однако мяч все равно не удерживался, так как не учитывались физические взаимодействия. Поэтому в симуляции «ИИ-спортсмена» заставили следить не только за своими движениями, но и за отскоком мяча и положением рук. В результате алгоритм научился выполнять такие элементы, как дриблинг, броски, прыжки, борьба и другие движения. Отдельная модель высокого уровня координирует все действия, позволяя роботу играть непрерывно, как человеку. После выполнения броска он способен подбежать, подобрать мяч и продолжить игру.
Прорыв в защите моделей компьютерного зрения
Специалисты из Центрального университета разработали метод защиты уже обученной модели от несанкционированного использования без необходимости дополнительного обучения. Ранее не существовало подобных методов. Эксперты из Google, Amazon, Yahoo и многих других компаний высоко оценили этот метод на престижной конференции ICCV 2025. В нейросеть интегрировали специализированный нейрон-детектор. Этот нейрон не реагирует на обычные изображения, а активизируется исключительно при обнаружении секретного визуального ключа — небольшого паттерна размером 4 на 4 пикселя. Для защиты от несанкционированного использования модели применяются особые «нейроны-нарушители». Эти элементы блокируют работу системы при отсутствии ключа, предотвращая возможность «пиратского» применения. По оценкам специалистов, вероятность ложного срабатывания детектора очень низкая и составляет 0,01%. Данная технология универсальна и может быть применена к любым моделям компьютерного зрения. Специалисты указывают, что данный
Лучший гайд по тому, как выявить ИИ-текст
Бесконечные посты «Как отличить сгенерированный ИИ текст» в основном перечисляют одни и те же любимые нейросетями конструкции (а в худшем случае, и сами написаны чат-ботами). Но неожиданно Википедия выпустила лучший и практичный разбор этой темы с объяснением, почему нейросети пишут тексты именно так. Возможно, текст написан ИИ, если: Не сохраняется нейтральный тон. LLM постоянно напоминают о важности темы или явления: «играет значительную роль в...», «хотя это незначительный факт, он способствует/выступает/символизирует...» Размытые ссылки на авторитеты и уклончивые формулировки. Например, «по словам экспертов», «некоторые критики утверждают...» Поверхностный анализ информации. И даже если чат-бот ссылается на источник, это совсем не означает, что он его глубоко проанализировал. Параллельные конструкции. Например, «не только... но и...» или «это не просто о..., это...». Редакторы Вики рекомендуют не полагаться на сервисы-детекторы нейросетевых текстов. «Да, иногда они справляются
