MITRE AADAPT: фреймворк для защиты от атак на криптоплатежи

MITRE AADAPT: фреймворк для защиты от атак на криптоплатежи

MITRE AADAPT: фреймворк для защиты от атак на криптоплатежи

НКО MITRE анонсировала запуск AADAPT (Adversarial Actions in Digital Asset Payment Technologies) — базы знаний о киберугрозах для систем цифровых валют, а также для транзакций с использованием таких активов.

Фреймворк AADAPT, построенный по образу и подобию MITRE ATT&CK, призван помочь разработчикам, финансистам, госорганам в выявлении, оценке и смягчении киберрисков, связанных с использованием цифровых валют, в том числе крипты.

Новая матрица содержит описания техник и тактик, которые в ходе атак на профильные финансовые системы и сервисы зафиксировали более 150 источников — научные сообщества, правительственные организации, представители отрасли.

Рост популярности криптовалюты породил новые киберугрозы. Наиболее уязвимыми оказались небольшие организации и органы местного самоуправления, которым зачастую не хватает ресурсов для достойного противостояния.

Миссия AADAPT — восполнить эту недостачу, предоставив плейбук TTP, практическое руководство и инструменты, позволяющие обеспечить адекватную защиту и своевременно выявить атаку на инфраструктуру, а в перспективе — укрепить доверие к экосистеме услуг и сервисов, построенных на базе технологий цифровых валют.

Нейросеть как цифровой костыль: учёные предупредили об ослаблении мышления

Активное использование искусственного интеллекта может постепенно ослаблять навыки, которые человек передаёт нейросети. К такому выводу пришли исследователи из университетов Ватерлоо, Торонто и Пердью. Впрочем, отправлять ChatGPT на костёр рано: проблема не в самом ИИ, а в привычке использовать его вместо собственной головы.

Учёные называют этот процесс когнитивной разгрузкой. Человек поручает внешнему инструменту запоминать информацию, искать решения и выстраивать рассуждения.

Результат появляется быстрее, но мозг получает меньше практики. Если так продолжается долго, самостоятельно выполнить знакомую задачу становится сложнее.

Показательный эксперимент провели почти с тысячей школьников, изучавших математику. Во время тренировок обычный помощник на базе GPT-4 улучшил их результаты на 48%.


Однако после отключения нейросети ученики написали проверочную работу на 17% хуже группы, которая занималась без ИИ. Другой вариант ИИ-репетитора работал иначе: не выдавал готовое решение, а подталкивал школьников к самостоятельному ответу. В этом случае заметного ухудшения результатов не обнаружили.


Похожий эффект исследователи наблюдали у врачей, применявших ИИ для поиска аденом во время колоноскопии. После возвращения к работе без алгоритма эффективность специалистов снизилась: показатель выявления образований упал с 28,4 до 22,4%.

Особенно опасной такая зависимость может стать в профессиях, где необходимо самостоятельно принимать сложные решения. Чем больше работы забирает алгоритм, тем реже человек тренирует собственные навыки.


Отказываться от нейросетей авторы не предлагают. Безопаснее использовать их для подсказок, объяснений, обратной связи и проверки собственных выводов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru