340 тыс. запросов в секунду: Госуслуги с утра под кибератаками

340 тыс. запросов в секунду: Госуслуги с утра под кибератаками

340 тыс. запросов в секунду: Госуслуги с утра под кибератаками

С сегодняшнего утра киберпреступники проводят атаки на федеральные и региональные государственные порталы «Госуслуги». Об этом на круглом столе в Совете Федерации рассказал Игорь Ляпунов, занимающий пост вице-президента по информационной безопасности в компании «Ростелеком».

Отмечается, что администраторы веб-ресурса «фиксируют десятикратный рост нагрузки». В пике количество запросов дошло до 340 тысяч в секунду.

Как отметил Ляпунов, кибератаки идут с половины десятого утра, но поскольку госсайты находятся под защитой «Ростелекома», «каких-то серьёзных эффектов нет», добавил специалист.

Стоит отметить, что недавно кибергруппировки KillNet и NoName057(16) провели взлом ряда интернет-ресурсов Литвы в ответ на действия страны в отношении Калининграда. При этом атаки на различные российские сайты демонстрируют скачок с февраля 2022 года.

Например, в марте киберпреступники провели дефейс сайтов российских госучреждений. А незадолго до этого досталось ресурсам российских СМИ, в которых опубликовали политические призывы.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Российские учёные научили ИИ ловить фейковые фото и нелепые изображения

Исследователи из AIRI, Сколтеха, MWS AI и МФТИ по-новому решили одну из наиболее сложных задач компьютерного зрения — выявление изображений с нелогичным содержанием, вроде рыцаря с мобильником или пингвина на велосипеде.

Разработанный ими метод TLG (Through the Looking Glass, «В Зазеркалье») использует ИИ для создания текстовых описаний картинок и обнаружения противоречий при сопоставлении с визуальным содержанием.

В комментарии для «Известий» один из соавторов проекта, доктор компьютерных наук Александр Панченко пояснил: существующие ИИ-модели хорошо распознают элементы картинок, но плохо улавливают контекст — далеко не всегда понимают совместимость представленных объектов с точки зрения здравого смысла.

Чтобы проверить действенность своего подхода, экспериментаторы создали датасет, включив него 824 изображения с нелепыми ситуациями. Тестирование алгоритма показало точность распознавания до 87,5%, что на 0,5-15% выше показателей других существующих моделей, а также большую экономию вычислительных ресурсов.

Новаторская разработка, по словам Панченко, способна повысить надежность систем компьютерного зрения. После доработки и дообучения ее также можно будет использовать для модерации контента — к примеру, для выявления фейковых фото.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru