Пентагон разрабатывает шпионско-пропагандистскую систему для социальных сетей

Пентагон разрабатывает шпионско-пропагандистскую систему для социальных сетей

Управление перспективных исследований Министерства обороны США (DARPA) объявило о начале проекта «Социальные медиа в стратегической коммуникации» (Social Media In Strategic Communication, SMISC). Он рассчитан приблизительно на три года; подрядчики, которые будут окончательно отобраны до 11 октября, получат в общей сложности около $42 млн.



Заявленные цели проекта, согласно оригинальному описанию DARPA, таковы: 1) обнаружение, классификация, измерение и отслеживание а) образования идей и концепций (мемов) и б) целенаправленного распространения сообщений и дезинформации; 2) распознавание структур пропагандистских кампаний и операций влияния на сайтах и сообществах социальных медиа; 3) идентификация участников и их намерений, измерение эффекта кампаний влияния; 4) противодействие враждебным кампаниям влияния с помощью контрсообщений, передает compulenta.

DARPA подчёркивает, что область применения ПО, разрабатываемого в рамках SMISC, — среда, в которой действует армия США, и места, где она «проводит операции». Журнал Wired полагает, что аудитория проекта — американские военнослужащие за рубежом и иностранные граждане (по закону Смита-Мандта 1948 года, пропаганда на территории США незаконна).

Интересен список технологий, которые DARPA полагает ключевыми для проекта SMISC. Среди них — лингвистический анализ, распознавание паттернов, эмоций и «культурных нарративов», теория графов, краудсорсинг, автоматическое создание контента, боты. Чтобы понимать социальные медиа, уверены в DARPA, нужно в первую очередь уметь моделировать динамику развития сетей: анализ сетей как статичных структур, увы, приводит к неверным результатам.

Для иллюстрации того, как будет работать будущая система, DARPA рассказывает туманную историю о некоем индивиде, которого в социальных медиа предлагалось линчевать; страсти накалились, но занимавшиеся мониторингом ответственные люди держали кризис под контролем с самого начала и предотвратили атаку на дом несчастного с помощью своевременных сообщений. Так вот, SMISC-результат — это якобы то же самое, только в автоматическом/полуавтоматическом режиме.

Нам, впрочем, видятся целые отделы хорошо оплачиваемых интернет-воинов, а также сообщения «Pentawhores ITT» на 4chan и автоматически сгенерированная Advice Dog, призывающая служить отечеству.

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru