Специалисты предлагают новый подход в тестировании антивирусных программ

Специалисты предлагают новый подход в тестировании антивирусных программ

На eWeek опубликовали статью Ларри Зельтцера, специалиста в области антивирусного ПО. Зельтцер утверждает, что ему известен более продуктивный подход в тестировании антивирусных приложений, однако на него отсутствует спрос на сегодняшнем рынке.

Зельтцер считает, что The Wildlist существует исключительно по инерции, конечные пользователи не понимают необходимости в мероприятиях наподобие VB100. Некоторые компании, например Trend Micro, игнорируют VB100, другие, такие как Symantec, крепко связаны с ним.

Старый подход к тестированию, по мнению Зельтцера, был сосредоточен на количественном факторе. Количество вредоносного ПО сильно увеличилось в последнее время, соответственно увеличилось число обновлений для антивирусных программ. Еще одним недостатком Зельтцер считает виртуальную среду тестирования, идеальными условиями он считает реальную машину, подключенную к интернету.

Большой проблемой представляется Зельтцеру эвристический анализ, для его подготовки требуется немало времени и усилий. Ларри Зельтцер приводит в пример Андреаса Маркса из AV-Test. Маркс утверждает, что скорость тестирования очень невелика (только 50 образцов за 2 дня), так как невозможно автоматизировать все процессы из-за трудностей в определении причины блокировки образца вредоносного ПО. Проводить такие тщательные исследования имеет смысл, только если кто-то их оплачивает, считает Маркс, но производители предпочитают платить за количественный анализ в виртуальных условиях, а не за качественное исследование в реальных условиях.

опубликовали статью Ларри Зельтцера, специалиста в области антивирусного ПО. Зельтцер утверждает, что ему известен более продуктивный подход в тестировании антивирусных приложений, однако на него отсутствует спрос на сегодняшнем рынке." />

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