أصلحت Microsoft خطأ في تكوين الشبكة تسبب في توجيه حركة مرور البريد الإلكتروني المخصصة لنطاق الاختبار "example.com" إلى Sumitomo Electric في اليابان، مما قد يعرض بيانات حسابات الاختبار، وفقًا لمصادر إخبارية متعددة. نشأت المشكلة من خدمة الاكتشاف التلقائي من Microsoft، حيث قامت بتوجيه حركة مرور البريد الإلكتروني من Azure وشبكات Microsoft الأخرى إلى النطاقات الفرعية sei.co.jp، حسبما ذكرت Ars Technica.
في أخبار تقنية أخرى، استمرت المخاوف الأمنية المحيطة بـ Model Context Protocol (MCP) بسبب عدم وجود مصادقة إلزامية عند إطلاقه. ذكرت VentureBeat أن بحث Pynt أشار إلى احتمال بنسبة 92٪ للاستغلال عند نشر 10 مكونات إضافية لـ MCP فقط. حذرت ميريت باير، كبيرة مسؤولي الأمن في Enkrypt AI، في أكتوبر من أن "MCP يتم شحنها بنفس الخطأ الذي رأيناه في كل طرح بروتوكول رئيسي: الإعدادات الافتراضية غير الآمنة. إذا لم نبني المصادقة وأقل الامتيازات من اليوم الأول، فسنقوم بتنظيف الخروقات على مدى العقد القادم."
في غضون ذلك، أصدر المهندس في OpenAI، مايكل بولين، تحليلًا فنيًا لـ Codex، وكيل ترميز الذكاء الاصطناعي الخاص بـ OpenAI، كاشفًا عن أعماله الداخلية وفلسفة التصميم، حسبما ذكرت Ars Technica. سلط منشور بولين الضوء على قيود أدوات ترميز الذكاء الاصطناعي مثل Codex و Claude Code، مشيرًا إلى أنه على الرغم من أنها تسرع التطوير، إلا أنها تتطلب إشرافًا بشريًا للتغلب على الهشاشة وتحديات تصحيح الأخطاء.
وجدت دراسة نشرت على Phys.org أن الناس يتأثرون بمقاطع الفيديو التي يتم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي حتى عندما يعرفون أنها مزيفة. نماذج التعلم العميق التوليدية هي أنظمة ذكاء اصطناعي يمكنها إنشاء نصوص وصور وملفات صوتية ومقاطع فيديو لأغراض محددة، وفقًا للتقرير.
في الهند، أثارت مقترحات المحكمة العليا الهندية لنقل كلاب الشوارع في دلهي ومنع المواطنين من إطعامهم، باستثناء المناطق المعتمدة، جدلاً حادًا، حسبما ذكرت Nature News. وجاءت المقترحات في أعقاب مخاوف بشأن ما يقرب من 20000 شخص في الهند يموتون كل عام بسبب داء الكلب بعد تعرضهم للعض من قبل كلاب الشوارع. من المحتمل أن تكون الإجراءات غير فعالة، نظرًا لأن الكلاب غالبًا ما تجد طعامها في نقاط النفايات ومحطات التغذية، وفقًا لـ Nature News.
Discussion
Join the conversation
Be the first to comment