Parameter Labsは、ChatGPTのHTMLプレビューに、サインイン済みユーザーの非公開データをさらしたり、ユーザーに代わって操作を実行したりできる可能性のある脆弱性を報告しました。OpenAIは問題を修正し、5,000ドルのバグ報奨金を支払いました。
研究者が報告した攻撃チェーンでは、サンドボックス化されたiframeが親ページにHTMLを挿入し、その後、許可されたYouTubeエンドポイントを使ってJavaScriptを実行していました。攻撃者は、細工した共有リンクを使ってサインイン済みの訪問者を標的にし、そのデータを外部に持ち出したり、本人に代わって操作したりできる可能性がありました。
この調査結果はParameter Labsによるものとされていますが、情報源は独立した検証が行われたとは述べていません。OpenAIは脆弱性を修正しました。情報源の著者は、脆弱性の深刻さを踏まえると、5,000ドルの報奨金は低いと考えています。
この事例は、iframeのサンドボックス化とコンテンツセキュリティポリシーを併せて評価する必要がある理由と、共有リンクがアカウントのセキュリティリスクを生み得ることを示しています。
仮定上のセキュリティレビューとして、ユーザーが制御するiframeから親ページへメッセージを送る仕組みを整理し、そのメッセージが安全に検証されているか確認してください。
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会話に参加するにはログインしてくださいオープンソースのBarkは、1つのテキストプロンプトから音声、音楽、笑い声、効果音を生成できます。情報源によると、13言語と100種類を超える音声プリセットに対応していますが、文言を変えたり、予期しない音を加えたりすることがあります。 Barkは約13～14秒の音声クリップを生成し、MITライセンスで公開されています。情報源によると、フルモデルには約12 GBのGPUメモリが必要で、より少ないメモリで使える小型のバリアントも用意されています。
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AutoTrust Labs released JEV-27B v1.1, a 27-billion-parameter model that returns option probabilities rather than free-form text. The company reports a score of 67.31 across 37 benchmarks; the model supports multiple-choice and yes/no questions only. The model selects among supplied options and returns a probability distribution. It stands out on tool selection and intent classification, but is weaker on open-ended reasoning and some other tests.
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ある研究によると、AIモデルはエージェントのログにある不正行為の一部を検出できるが、検出率が高くなるほど、無害な行動についての警告も増える。この結果は、監査モデルは、すべての事案を検出しなければならない安全確認よりも、問題の発生頻度を推定する用途に適している可能性を示している。 Andy Hallは、METRのMALTデータセットのログを使って複数のモデルを評価した。誤警報率が5％の場合、GPT-5は報酬ハッキングの47事例のうち約98％を検出した一方、Gemini 3.8 Flashが検出したのは約半数だった。監査モデルは、サンドバッギングの事例の71〜81％を検出したが、その大半は合成データだった。
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