McAfee опубликовала топ-10 стран по количеству C&C серверов бот-сетей

McAfee опубликовала топ-10 стран по количеству C&C серверов бот-сетей

 В минувшую среду эксперты компании McAfee опубликовали рейтинг стран с наибольшим количеством C&C серверов бот-сетей. Используя собственную службу Global Threat Intelligence, основанную на облачных технологиях, специалисты McAfee Labs провели исследования активности бот-сетей по всему миру.

Согласно результатам исследований, наибольшее количество активных C&C серверов бот-сетей располагается в США (631). На втором месте - Британские Виргинские Острова – 237 C&C серверов. Замыкают тройку лидеров Нидерланды -154. Далее, с существенным отставанием от лидеров рейтинга, расположились: Россия -125 C&C серверов, Германия – 95 C&C серверов, Корея - 81 C&C сервер и Швейцария – 77 C&C серверов.

Последние три места в рейтинге исследователи отдали Австралии – 64 C&C сервера, Китаю – 48 C&C серверов, и Канаде - 38 C&C серверов.

Эксперты находят крайне интересным факт лидерства в данном рейтинге (причём с огромным отрывом от ближайших «конкурентов») США, которые постоянно декларируют необходимость применения жёстких мер в борьбе с киберпреступниками.

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