Вредоносы атакуют информационные сети компаний каждые три минуты

Вредоносы атакуют информационные сети компаний каждые три минуты

 Компания FireEye опубликовала результаты исследований, согласно которым, информационные сети большинства коммерческих структур каждые три минуты подвергаются атакам вредоносов. При этом, по данным FireEye, информационные сети большинства компаний, работающих в сфере высоких технологий, подвергаются атакам вредоносов каждую минуту.

Эксперты FireEye отмечают, что наиболее распространенным методом внедрения вредоносных программ является целевой (направленный) фишинг.

Результаты исследований, изложенные в 2H 2012 Advanced Threat Report, свидетельствуют о том, что для того чтобы заставить потенциальных жертв запустить вредоносную программу, киберпреступники зачастую используют обычную бизнес-терминологию, вроде "UPS". При этом в 92% случаев вредоносные программы прикрепляются к электронным письмам в виде ZIP архива. В рамках исследования эксперты FireEye также рассматривают методы, позволяющие злоумышленникам внедрять вредоносные программы в информационные сети жертв, избегая их обнаружения системами защиты. В частности, рассматриваются вредоносные программы, активизирующиеся только при движениях мыши.

Эксперты FireEye также отмечают, что на сегодняшний день создатели вредоносов не жалея сил пытаются создать вредоносные программы, способные обходить все существующие системы защиты, которые, к тому же, нередко являются морально и технически устаревшими.

Учитывая все выше перечисленное, эксперты советуют коммерческим структурам и другим организациям своевременно проводить модернизацию систем защиты корпоративных сетей и стратегии их защиты.

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

Российские учёные научили ИИ ловить фейковые фото и нелепые изображения

Исследователи из AIRI, Сколтеха, MWS AI и МФТИ по-новому решили одну из наиболее сложных задач компьютерного зрения — выявление изображений с нелогичным содержанием, вроде рыцаря с мобильником или пингвина на велосипеде.

Разработанный ими метод TLG (Through the Looking Glass, «В Зазеркалье») использует ИИ для создания текстовых описаний картинок и обнаружения противоречий при сопоставлении с визуальным содержанием.

В комментарии для «Известий» один из соавторов проекта, доктор компьютерных наук Александр Панченко пояснил: существующие ИИ-модели хорошо распознают элементы картинок, но плохо улавливают контекст — далеко не всегда понимают совместимость представленных объектов с точки зрения здравого смысла.

Чтобы проверить действенность своего подхода, экспериментаторы создали датасет, включив него 824 изображения с нелепыми ситуациями. Тестирование алгоритма показало точность распознавания до 87,5%, что на 0,5-15% выше показателей других существующих моделей, а также большую экономию вычислительных ресурсов.

Новаторская разработка, по словам Панченко, способна повысить надежность систем компьютерного зрения. После доработки и дообучения ее также можно будет использовать для модерации контента — к примеру, для выявления фейковых фото.

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