Иран применил против американского БПЛА кибероружие

Иран применил против американского БПЛА кибероружие

Когда примерно две недели назад иранские власти продемонстрировали общественности попавший к ним в руки беспилотный летательный аппарат США RQ-170 Sentinel, многие эксперты обратили внимание на абсолютную целостность машины: она не имела явных признаков внешних повреждений. Теперь предположения подтверждаются: аппарат был не сбит средствами противовоздушной обороны, а захвачен в результате хакерской атаки.


Беспилотник ориентируется в пространстве при помощи данных о координатах цели и самого себя, получаемых от глобальной навигационной системы GPS. Программируя разведчик, специалисты задают ему и информацию о том, в какую точку он должен вернуться и приземлиться. Иранские специалисты сыграли именно на этой особенности самолета, и в итоге им даже не потребовалось взламывать защищенные системы связи между БПЛА и командным пунктом и передавать шпиону какие-либо новые команды.

Сообщается, что в ходе атаки иранцам удалось послать на GPS-приемник беспилотника ложную информацию о его местонахождении, перекрыв подлинные сигналы от спутников навигации. Вследствие подмены координат программное обеспечение разведчика было введено в заблуждение: компьютеру "внушили", что аппарат находится над территорией Соединенных Штатов, и тот в соответствии со своими инструкциями благополучно совершил приземление в назначенной точке. Таким образом самолет был захвачен без единого выстрела.

Согласно имеющимся сведениям, руководству вооруженных сил США было известно об уязвимости GPS-систем беспилотников задолго до текущих событий. Еще в 2003 году эксперты готовили соответствующий отчет, посвященный мерам противодействия навязыванию ложных GPS-координат, в котором содержались предупреждения о потенциальной опасности подобных нападений. Появлялись подобные публикации и в этом году - так, в октябре на конференции по вопросам информационной безопасности группа ученых представила работу, посвященную актуальным проблемам перехвата и подмены GPS-сигналов.

Согласно официальной версии США, беспилотник был утерян из-за сбоя в оборудовании.

The Register

Письмо автору

Разработка новосибирских ученых снизит галлюцинации ИИ

В Новосибирском государственном университете разработали библиотеку, которая повышает точность и надёжность ответов нейросетей и помогает снизить количество «выдуманных» или заведомо недостоверных ответов — так называемых ИИ-галлюцинаций. Решение получило название RAGU (Retrieval-Augmented Graph Utility) и основано на использовании графов знаний, отражающих связи между различными элементами информации.

Такие графы помогают нейросетям лучше понимать контекст запросов и выявлять неочевидные зависимости. В рамках проекта они были интегрированы с большими языковыми моделями, что позволило повысить качество генерации ответов.

«Саму концепцию придумали не мы. Архитектура GraphRAG была предложена в статье Microsoft, опубликованной около года назад. Идея оказалась удачной, но мы увидели ряд недостатков — в частности, очень долгий процесс построения графа знаний и недетерминированный результат. Наш подход позволил ускорить работу и повысить её надёжность», — рассказал научный сотрудник лаборатории прикладных цифровых технологий Международного научно-образовательного математического центра НГУ Иван Бондаренко.

В отличие от оригинального подхода Microsoft, новосибирские исследователи применили многошаговый метод формирования графа знаний. Это позволило существенно ускорить процесс и снизить требования к вычислительным ресурсам. Если в исходной реализации использовалось порядка 32 млрд параметров, то в RAGU их число удалось сократить почти на два порядка — не только без потери качества, но и с его заметным улучшением.

Помимо специалистов НГУ, в проекте участвовали представители других российских вузов, включая МГУ, Балтийский федеральный университет имени Иммануила Канта, Университет науки и технологий МИСИС, Дальневосточный федеральный университет и Университет ИТМО.

Проект RAGU стал победителем в номинации «Инновации в области искусственного интеллекта» конкурса «Код без границ». Всего в конкурсе приняли участие более 200 проектов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru