Через 5 лет ИИ будет сам находить и помечать фейки в интернете

Через 5 лет ИИ будет сам находить и помечать фейки в интернете

Через 5 лет ИИ будет сам находить и помечать фейки в интернете

Развитие технологий скоро приведет к тому, что ИИ будет сам искать и маркировать фейки в интернете. Горизонт планирования — 5-10 лет, предполагают эксперты. Сейчас исследователи работают над вычислением следов искусственного изменения контента и нейромаркетингом.

Перспективами обнаружения фейковых материалов с агентством ТАСС поделился руководитель рабочей группы Национальной технологической инициативы "Нейронет" Андрей Иващенко.

“Уже сейчас, — говорит эксперт, — есть большое количество технологий, автоматически распознающих различного рода "склейки" и монтаж в видеоматериалах”.

Текстовые анализаторы могут определить, написан ли текст одним человеком или разными людьми, что особенно востребовано при анализе комментариев в социальных сетях или отзывов на товары и услуги.

“Вполне вероятно, что через 5-10 лет мы будем заходить на сайт и сразу видеть отметки о фейковых материалах", — предполагает Иващенко.

Эксперт также считает, что сам интернет станет более адаптированным под потребности человека. Люди, например, смогут управлять операционной системой с помощью голосовых команд.

Разработчики "Нейронета" сейчас работают над развитием двух видов технологий, полезных для борьбы с фейками, рассказал Иващенко.

В первую категорию входят ИИ-системы, анализирующие текст, аудио, фото- и видеоизображения. Они позволяют вычислить следы искусственного изменения контента.

Второе направление — нейромаркетинг. В этом случае анализируются эмоциональные и поведенческие реакции человека с учетом биологической (невербальной) обратной связи — глазодвигательных, кожных реакций, температуры тела, ЭЭГ, ЭКГ, по которым можно определить истинные эмоции человека.

“Аналогичный принцип можно перенести на распознавание таких сигналов на видео. Например, следить за движением глаз, дыханием, положением тела", — объясняет эксперт.

Добавим, в конце февраля Роскомнадзор анонсировал запуск системы обнаружения информационных бомб “Вепрь”. Заработать она должна уже в этом году. Зимой запустили и другую систему со схожими целями. “Окулус” представляет собой автоматическую систему поиска запрещенного контента. Основная тематика поиска — экстремизм, наркотики, митинги, пропаганда ЛГБТ и военные фейки. К 2025 году “Окулус” обещают научить детально анализировать действия людей в интернете. “Вепрь” и “Окулус” должны войти в единую систему мониторинга информационного пространства.

Атака через видеопамять: Rowhammer на GPU Nvidia даёт root-доступ на хосте

Исследователи показали новый вектор атаки на мощные GPU от Nvidia: бреши класса Rowhammer теперь могут использоваться не только против обычной оперативной памяти, но и против видеопамяти GDDR6. В некоторых сценариях атакующий может добраться до памяти хост-машины и получить root-доступ к системе.

Напомним, Rowhammer — это класс атак, при котором многократные обращения к определённым участкам памяти вызывают битовые сбои в соседних ячейках.

Долгое время такие атаки в основном ассоциировались с CPU и DRAM, но теперь две независимые исследовательские группы показали (PDF), что похожая логика работает и с GPU-памятью Nvidia поколения Ampere. В центре внимания оказались две техники — GDDRHammer и GeForge.

Первая атака, GDDRHammer, была продемонстрирована против Nvidia RTX 6000 на архитектуре Ampere. Исследователи утверждают, что смогли многократно повысить число битовых сбоев по сравнению с более ранней работой GPUHammer 2025 года и добиться возможности читать и изменять GPU-память, а затем использовать это для доступа к памяти CPU.

Вторая техника, GeForge сработала против RTX 3060 и RTX 6000 и завершалась получением root на Linux-хосте.

 

Ключевой момент здесь в том, что атака становится особенно опасной, если IOMMU отключён, а это, как отмечают исследователи, во многих системах остаётся настройкой по умолчанию ради совместимости и производительности.

При включённом IOMMU такой сценарий существенно осложняется, потому что он ограничивает доступ GPU к чувствительным областям памяти хоста. В качестве ещё одной меры снижения риска исследователи и Nvidia указывают ECC, хотя и он не считается универсальной защитой от всех вариантов Rowhammer.

На сегодня  подтверждённая уязвимость касается прежде всего Ampere-карт RTX 3060 и RTX 6000 с GDDR6, а более ранняя работа GPUHammer фокусировалась на NVIDIA A6000.

 

Для более новых поколений, вроде Ada, в этом материале рабочая эксплуатация не показана. Кроме того, исследователи прямо отмечают, что случаев реального использования это вектора в реальных кибератаках пока не известно.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru