Ирландские разработчики создали модуль шифрования документов Google Docs

Ирландские разработчики создали модуль шифрования документов Google Docs

Ирландские исследователи в области компьютерных систем создали технологию, с помощью которой пользователи смогут шифровать данные, хранящиеся в облачном сервисе Google. По словам создателей, шифрование происходит в режиме реального времени, до того как документ попадает на сервер.

Четверо разработчиков из дублинского колледжа Trinity разработали систему CipherDocs для того, чтобы ограничить доступ Google к конфиденциальным данным пользователей. По их словам данная технология позволит как организациям, так и частным лицам использовать довольно доступный по стоимости сервис Google Apps и не опасаться за свою информацию - она будет надежно защищена.

Несмотря на то, что соединение между Google Docs и серверами Google осуществляется по зашифрованному каналу, это не является гарантией того, что кто-то еще не сможет получить доступ ко всем документам, размещенных в системе. Поэтому для тех, кто хотел бы использовать облачные технологии на полную мощность, а также хранить в системе всю информацию, включая финансовую и персональную, а также планы по проектам это становится невозможным.

Согласно описанию, плагин CipherDocs позволяет шифровать данные в режиме реального времени, то есть во время набора текста, в результате чего готовый документ попадает на сервер в уже зашифрованном виде.

Специалисты отмечают, что эта технология представляет собой нечто большее, чем простое шифрование. К примеру, с помощью приложения Google Docs несколько пользователей одновременно могут работать с одним документом. При использовании CipherDocs эта возможность сохраняется, но при этом документ будет надежно защищен от посторонних. Для этого предусмотрена возможность использования одного ключа шифрования через службу KeyHub. Кроме того при работе с мобильных устройств пользователь может быть уверен, что этому сервису никто не сможет получить доступ.

Первая версия этой полезной программы доступна пока для частных лиц - пользователей обозревателя Firefox, поскольку только в нем поддерживается стандарт шифрования AES-256. Стоит также отметить, что тестовая версия плагина пока работает только для текстовых документов.

Однако, по словам разработчиков, в дальнейшем они планируют создать инструмент, который будет поддерживаться во всех обозревателях, включая Chrome и Internet Explorer, а также работать со многими службами. Кроме того, они планируют выпустить версии для Dropbox  и Microsoft Office.

Ирландские исследователи в области компьютерных систем создали технологию, с помощью которой пользователи смогут шифровать данные, хранящиеся в облачном сервисе Google. По словам создателей, шифрование происходит в режиме реального времени, до того как документ попадает на сервер.

" />

Российские математики научили ИИ-модели общаться без слов

Российский стартап Mostik разработал способ объединять возможности разных ИИ-моделей без обмена текстовыми ответами. Вместо длинной переписки нейросети взаимодействуют через математические значения во внутренних представлениях.

Обычно ансамбль работает последовательно: одна модель генерирует ответ, а другая получает его на вход.

Это требует времени и вычислительных ресурсов. Метод Mostik позволяет передавать информацию между моделями на более глубоком уровне, помогая небольшой нейросети использовать возможности значительно более крупной.

Для демонстрации команда связала китайскую GLM-5.2 с 753 млрд параметров и компактную Qwen-3.5 на 4 млрд параметров, способную работать на мобильном устройстве.

По утверждению разработчиков, получившаяся система показала результат ровно посередине между исходными моделями, но обошлась в 20 раз дешевле запуска полной GLM.

Ещё одну систему Mostik вывел в лидеры сложного соревнования ARC-AGI 3, предназначенного для проверки способности ИИ решать новые задачи. Подробности команда пока скрывает, чтобы не раскрывать подход до завершения конкурса.

Гендиректор стартапа Саша Малышева считает, что будущее ИИ может принадлежать не одной гигантской модели, а коллективу специализированных нейросетей. Внутри компании этот подход сравнивают с угадыванием веса свиньи: усреднённая оценка группы людей иногда оказывается точнее ответа одного эксперта.

Если технология подтвердит эффективность на разных моделях и задачах, она может повысить ценность открытых нейросетей. Крупную модель получится объединить с небольшими экспертами по медицине, физике или биологии, не заставляя вычислительного монстра выполнять всю работу.

Пока опубликованных технических деталей и независимого воспроизведения результатов нет. Подробнее про проект пишет издание WIRED.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru