Новая ИИ-модель копирует собеседника путем проведения опроса

Новая ИИ-модель копирует собеседника путем проведения опроса

Новая ИИ-модель копирует собеседника путем проведения опроса

Исследователи из трех американских университетов и команды Google DeepMind создали модель генеративного ИИ, способную после двухчасового аудиоинтервью сымитировать личность и поведение собеседника с точностью до 85%.

В контрольную выборку вошли 1052 добровольца разного возраста, пола, образования, достатка, национальности, вероисповедания и политических взглядов. Для всех были созданы индивидуальные программы-агенты одинаковой архитектуры.

Разработанный сценарий бесед включал обычные для социологических исследований вопросы, тесты «Большая пятерка» для построения модели личности, пять экономических игр («Диктатор», «Общественное благо» и проч.) и поведенческую анкету, составленную в ходе недавних экспериментов с большими языковыми моделями (БЯМ, LLM).

Ответы испытуемых сохранялись в памяти для использования в качестве контекста. Спустя две недели добровольцам предложили пройти тот же опрос, и LLM смогла предугадать их реплики с точностью до 85%.

 

По мнению авторов исследования, их метод создания цифровых двойников — хорошее подспорье в изучении индивидуального и коллективного поведения. Полученные результаты также можно использовать в социологии и для выработки политических решений.

К сожалению, совершенствование ИИ-технологий — палка о двух концах. Попав в руки злоумышленников, подобный инструмент позволит создавать еще более убедительные дипфейки, чтобы вводить в заблуждение интернет-пользователей с корыстной либо иной неблаговидной целью.

Шифрование не делает VPN невидимым: как сети распознают защищённый трафик

Пользователь Хабра под ником mr_tom объяснил, почему зашифрованное VPN-соединение всё равно можно обнаружить и заблокировать. Содержимое туннеля остаётся недоступным наблюдателю, но само соединение продолжает оставлять вполне заметные следы. Система фильтрации может видеть IP-адрес сервера, порт, транспорт, особенности начала обмена, размеры пакетов, интервалы между ними и поведение потока во времени.

Прочитать переписку она не способна, зато определить, на что похож трафик, — вполне. Шифрование надевает на данные броню, но не выдаёт им плащ-невидимку.

Для простейшей блокировки DPI вообще не требуется: достаточно ограничить известный IP-адрес, подсеть, порт или транспорт. Более сложные системы анализируют сочетание признаков и формируют отпечаток — профиль характерных свойств соединения.

 

Дополнительным инструментом становится active probing. Если конечная точка кажется подозрительной, система сама подключается к серверу и изучает его ответ. Поэтому значение имеет не только поведение трафика пользователя, но и реакция серверной стороны на посторонние запросы.

Автор отдельно разбирает популярную связку VLESS, XHTTP и REALITY. Называть её тремя VPN-протоколами некорректно: компоненты работают на разных уровнях. VLESS задаёт логику взаимодействия клиента и сервера, XHTTP отвечает за транспорт, а REALITY — за защиту транспортного соединения и внешний TLS-профиль.

Использование порта 443 тоже не превращает любой VPN в обычный HTTPS. Классификатор может учитывать рукопожатие и последующее поведение потока, а не только номер порта.

Главный вывод: неблокируемого VPN как универсальной инженерной категории не существует. Даже замаскированное соединение можно ограничить по IP, новым сигнатурам или результатам активной проверки. Поэтому безопасность шифрования и устойчивость к распознаванию — две разные характеристики.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru