АНБ занималось экономическим шпионажем в Германии

АНБ занималось экономическим шпионажем в Германии

Согласно новым данным, опубликованным в немецкой прессе в воскресенье, британская радиоэлектронная разведка GCHQ шпионила за немецкими интернет-компаниями, а разведка США осуществляла более масштабную, нежели считалось ранее, слежку за канцлером Германии Ангелой Меркель.



Новый отчет, базируется на новых данных, переданных журналу Der Spiegel Эдвардом Сноуденом. В статье отмечается, что британский Правительственный центр связи регулярно следил за деятельностью всех основных немецких провайдеров. Сноуден сообщил, что за крупнейшими операторами проводилась «глубокая и постоянная» слежка. Сообщается, что конечной целью британцев и их американских партнеров был доступ к значительным объемам интернет-трафика внутри Германии, сообщает cybersecurity.ru.

В статье, в частности, говорится, что за немецкой компанией Stellar была установлена практически тотальная слежка. Компания Stellar арендует спутниковые мощности и управляет рядом наземных станций в Германии, предоставляя услуги беспроводного доступа в сеть, передачи данных и голоса для немецких властей, буровых платформ в море, удаленных офисов немецких компаний и др.

Der Spiegel сообщает, что британская сторона была заинтересована не только в наблюдении за сетевым трафиком, но и занималась «идентификацией важных клиентов немецких провайдеров, изучала их технологических поставщиков, а также технологические тренды в среде немецких поставщиков услуг связи».

Сноуден отметил, что в АНБ США была внедрена автоматизированная система сбора и записи данных Nymrod, которая следила в том числе и за Ангелой Меркель. По данным Сноудена, всего в системе около 300 упоминаний о Меркель. В данных Der Spiegel сказано, что в марте прошлого года подразделение АНБ Special Sources Operations получило разрешение суда по иностранной разведдеятельности на реализацию широкой программы шпионажа за Германией. В статье не говорится, на каком основании вынесено такое решение.

На фоне полученных данных, Der Spiegel делает логичное предположение о том, что АНБ США занималось не только отстаиванием государственных интересов США, но и занималось экономическим шпионажем в интересах ряда американских компаний. Официально американская разведка категорически отвергает идею экономического шпионажа. Кроме того, Der Spiegel отмечает, что в президентском докладе от 17 января 2014 года, когда Барак Обама говорил о президентской реформе АНБ после разоблачений Сноудена, первый говорил о том, что АНБ выполняет директивы, направленные «исключительно на обеспечение национальной безопасности», тогда как новые данные говорят о том, что АНБ проводило программы экономического шпионажа, о которых Обама не мог не знать.

Нейросеть для ЖКХ научилась материться в первый месяц обучения

Разработчикам отечественного голосового помощника для сферы ЖКХ пришлось «переучивать» систему после того, как в процессе обучения бот освоил ненормативную лексику. Этот случай наглядно показал, насколько критично качество данных, на которых обучаются нейросети.

О возникшей проблеме рассказал ТАСС президент Национального объединения организаций в сфере технологий информационного моделирования (НОТИМ) Михаил Викторов на Сибирском строительном форуме, который проходит в Новосибирске.

«Приведу забавный случай: нейросеть учится, и буквально уже в первый месяц разработчики обнаружили такую коллизию — нейросеть научилась мату. Как говорится, с кем поведёшься, от того и наберёшься. Эту проблему, конечно, пришлось устранять. Но это в том числе показатель активного взаимодействия с нашими гражданами», — рассказал Михаил Викторов.

При этом, по его словам, внедрение ботов позволило сократить число операторов кол-центров в 5–6 раз без потери качества обслуживания. Нейросетевые инструменты способны обрабатывать до 90% входящих обращений.

Уровень удовлетворённости качеством обслуживания, по оценке Викторова, составляет около 80%. Передавать звонки операторам целесообразно лишь в экстренных случаях — например, при аварийных ситуациях.

Эксперты ранее отмечали, что именно данные, на которых обучается ИИ, являются ключевой причиной появления некорректных или предвзятых ответов нейросетевых инструментов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru