DHS тестирует новую технологию мониторинга соцсетей

DHS тестирует новую технологию мониторинга соцсетей

 Министерство внутренней безопасности США планирует протестировать новую технологию мониторинга социальных сетей. По имеющейся информации, данная технология позволяет выявлять в открытых социальных сетях признаки пандемии.

Как заявляют представители компании Accenture, специалисты которой будут заниматься тестированием данной технологии, технология разрабатывалась в рамках программы мониторинга эпидемиологических тенденций в стране. Такая технология позволит специалистам выявлять среди огромного количества информации, распространяемой пользователями социальных сетей, интересующие их данные. Четкое экономическое обоснование необходимости создания и использования данной технологии до сих пор не представлено.

Как заявляет руководство Accenture, чисто теоритически, мониторинг и последующий анализ информации, распространяемый пользователями соцсетей, позволит своевременно получать информацию о различных событиях, способных нанести вред здоровью большого количества людей.

Как известно, еще в июле текущего года президент США Барак Обама изложил основы общенациональной стратегии биомониторинга (national strategy for biosurveillance). Согласно данной стратегии, соответствующим органам предписывалось разработать новые методы выявления биологических угроз, способных подорвать национальную безопасность страны. При этом Барак Обама отметил особую роль социальных сетей в вопросах раннего предупреждения таких угроз. В качестве примера угроз, на которые следует обратить внимание в первую очередь, приводились случаи рассылки писем, содержащих штаммы сибирской язвы, в 2001 году; вспышка эпидемии ОРВИ в 2003 году; эпидемия птичьего гриппа в 2009 году и авария на японской атомной электростанции в 2011 году.

По имеющейся информации, специалисты Accenture и Министерства национальной безопасности США в первую очередь планируют осуществлять мониторинг наиболее крупных социальных сетей в мире, таких как Facebook, Twitter, LinkedIn, а также различных блогов. При этом уточняется, что существующий список источников информации далеко неполный и будет существенно расширяться.

Следует отметить, что это далеко не первый случай, когда министерство безопасности США отслеживает информацию в социальных сетях. Не так давно на министерство в очередной раз подали в суд. В исковом заявлении отмечалось, что один из действующих проектов ведомства нарушает действующие нормы законодательства и права граждан. А в феврале текущего года члены комитета национальной безопасности при сенате США выразили обеспокоенность тем, что некоторые проекты, реализуемые Министерством внутренней безопасности США, нарушают права граждан страны на свободу слова и защиту от необоснованной слежки. Что является прямым нарушением конституции США.

Лучшие LLM ошибаются с ядовитыми грибами в каждом девятом случае

Разработчик Пётр Мигдал проверил, можно ли доверить нейросети самый рискованный этап тихой охоты — определение грибов по фотографии. Короткий ответ: если очень хочется однажды поужинать дважды, то можно. В бенчмарк вошли 1040 фотографий 55 видов грибов, наиболее распространённых в Польше.

Изображения взяли из датасета FungiTastic, созданного на основе Atlas of Danish Fungi. Полная база содержит свыше 600 тыс. снимков с экспертной классификацией, а для части образцов вид подтверждён анализом ДНК.

Модели показывали каждую фотографию и просили назвать пять наиболее вероятных видов на латыни. Дополнительно их не обучали и специальные инструменты не подключали.


Лучше остальных справилась Gemini 3.8 Flash: правильный вид оказался на первом месте в 65% случаев и попал в пятёрку ответов в 85%. Немного отстали Gemini 3.6 Flash с результатами 64% и 85%, а также Gemini 3.7 Flash — 61% и 82%. Внизу таблицы расположились Qwen 3.8 27B, MiniMax-M3 и Qwen 3.8 Flash.


Но высокая точность закончилась там, где начался вопрос безопасности. Gemini 3.8 Flash и Gemini 3.6 Flash примерно в 11% случаев определяли ядовитые грибы как съедобные виды. У GPT-5.6 Sol доля опасных ошибок достигла 24%, у Claude Opus 5 — 29%, а у Qwen 3.8 27B — 36%. То есть последняя модель потенциально отправляла в корзину не тот гриб чаще чем в каждом третьем случае.

Есть важная оговорка: нейросети напрямую не спрашивали, можно ли есть находку. Они определяли вид, а затем исследователь сопоставлял ответы с таблицей съедобности. Некоторые модели и вовсе отказывались давать классификацию.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru