В 2013 году увеличится число атак нацеленных на крупный бизнес

В 2013 году увеличится число атак нацеленных на крупный бизнес

По словам антивирусных экспертов из "Лаборатории Касперского", грядущий 2013 год сулит увеличение количества целевых атак, а также атак, спонсируемых государственными ведомствами. Накануне "Лаборатория Касперского" опубликовала список своих прогнозов на 2013 год, заявляя, что ожидает рост атак на объекты критически важной инфраструктуры и случаев хищения закрытых данных как у властей разных стран, так и у бизнес-пользователей.

"Мы ожидаем, что количество кампаний кибератак в 2013 году будет увеличиваться и дальше. Нетрудно прочитать заголовки компьютерной прессы, чтобы понять, что уже сейчас целевые атаки стали настоящей головной болью для крупного бизнеса, особенно для того, что связан с важными инфраструктурными объектами", - говорят в компании.

Антивирусная компания заявляет, что во многих случаях целью атак могут стать общественно значимые объекты, такие как транспорт или объекты ЖКХ. "Мы ожидаем, что больше стран в 2013 году возьмутся за разработку так называемого кибероружия, направленного на осуществление актов шпионажа и саботажа систем. Это будет происходить не только из-за того, что создать кибероружие гораздо дешевле, чем обычное оружие, но и потому, что последнее в современных условиях может быть гораздо полезнее", - говорят в компании, передает cybersecurity.ru.

Также среди прогнозов на 2013 год компания отмечает рост "хактивистской" активности, в рамках которой организуются DDoS-атак на различные правительственные ресурсы.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Google представил VaultGemma — LLM с дифференциальной приватностью

В семействе больших языковых моделей (БЯМ, LLM) с открытым кодом, разработанных в Google, прибавление. Новинка VaultGemma не запоминает конфиденциальные данные при обучении, что предотвращает их слив пользователям.

ИИ-модель, построенная на базе Gemma 2 и работающая по 1 млрд параметров, прошла предварительный тренинг с применением метода дифференциальной приватности (differential privacy) — он добавляет в процесс обучения эталонный шум для ограничения возможности запоминания.

К сожалению, такой подход снижает не только риск утечки конфиденциальных данных, но также точность и быстродействие LLM. Чтобы найти оптимальный баланс между приватностью, практичностью и затратами на вычисления, в Google провели специальное исследование.

Бенчмаркинг показал, что по производительности VaultGemma сравнима с моделями той же величины, но без гарантий конфиденциальности.

 

Подробная информация о новом opensource-проекте, способном ускорить создание приватных и безопасных ИИ-систем для медучреждений, финансовых институтов и госсектора, выложена на Hugging Face и Kaggle.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru