De multiples vulnérabilités ont été découvertes dans GLPI. Certaines d’entre elles permettent à un attaquant de provoquer une élévation de privilèges, une atteinte à la confidentialité des données et une atteinte à l’intégrité des données.
JDN – MAMMOth, ça ne trompe pas : enseignements d’une reconnaissance faciale sans biais
Projet européen MAMMOth : comment réduire les biais en reconnaissance faciale et améliorer la fiabilité, l’équité, la transparence et la conformité des systèmes d’IA.