Обнаружены критические уязвимости в Facebook и Google Picasa

Обнаружены критические уязвимости в Facebook и Google Picasa

imgИсследователи в области безопасности корпорации Microsoft обнаружили критические уязвимости в социальной сети Facebook и программе Google Picasa.

Уязвимость в Facebook, была обнаружена в защите компании anti-clickjacking, внедренной ранее в этом году. (clickjacking – способ взлома, при котором злоумышленник размещает скрытую кнопку поверх обычной и пользователь, ничего не подозревая, сам запускает вредоносный скрипт). В настоящее время уязвимость устранена.

Также исследователи Microsoft обнаружили критическую уязвимость, возникающую при обработке JPG изображений в Google Picasa. Злоумышленники обманом заставляли пользователя открыть специально сформированное JPG изображение, при этом запускалось выполнение вредоносного кода и хакеры могли получить на пораженном компьютере те же права, что и локальный пользователь. Об уязвимости сообщили в компанию Google, и в настоящее время уязвимость исправлена.

Исследователи в области безопасности корпорации Microsoft обнаружили критические уязвимости в социальной сети Facebook и программе Google Picasa." />
Подпишитесь на новости

В НГУ создали платформу для проверки качества данных, на которых обучают ИИ

В Новосибирском государственном университете разработали «Каппу» — платформу для управления данными, на которых обучают ИИ. Она должна помочь разобраться, кто подготовил датасет, что в нём меняли и откуда взялась ошибка. Потому что кормить модель мусором, а потом удивляться её ответам — довольно странно.

О разработке и возможности подключения других вузов сообщил сам НГУ. Университетам предлагают бесплатную облачную версию на серверах НГУ либо платную установку в собственной инфраструктуре.

«Каппа» поддерживает разметку и проверку данных, фиксирует версии наборов и авторство изменений. Исправление ошибки сохраняется в новой версии, чтобы при следующем обучении не наступать на те же грабли.

Платформа также позволяет проверять разные модели на подготовленных датасетах. При обучении фиксируются версия данных и параметры, после — результаты тестирования на эталонных наборах. Во время эксплуатации телеметрия помогает отслеживать ошибки и замечать отклонения.

Локальная установка рассчитана в том числе на случаи, когда конфиденциальные данные нельзя выносить за пределы организации.

В репозитории разработчиков среди задач проекта указаны контроль обучения, отслеживание авторства разметки и соблюдения стандартов. Здесь ставка на прослеживаемость: прежде чем требовать от ИИ безупречных ответов, полезно выяснить, чему именно его учили.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru