Предполагаемого организатора DDoS-атаки на Spamhaus выдали Голландии

Предполагаемого организатора DDoS-атаки на Spamhaus выдали Голландии

 Голландские власти объявили об аресте главного подозреваемого в организации DDoS-атаки на интернет-сервис Spamhaus. 35-летнего подозреваемого, который упоминается в заявлении как SK, арестовали в Испании и передали властям Нидерландов.

 Как сообщалось ранее, около месяца тому назад нтернет-сервис Spamhaus, поддерживающий черные списки для популярных браузеров, а также помогающий пользователям блокировать несанкционированную рекламу, подвергся мощнейшей DDoS-атаке. От этой DDoS-атаки также пострадало несколько связанных со Spamhaus организаций. Инцидент произошёл вскоре после того, как Spamhaus обвинил голландскую хостинговую компанию Cyberbunker, известную своим либерализмом в отношении размещаемого контента, в потворстве спаммерам, занося все размещённые там сайты в чёрный список.

 Возмездие не заставило себя ждать. Сторонники (скорее всего клиенты) Cyberbunker ответили мощнейшей DDoS-атакой в истории. Интенсивность потока мусорного трафика достигала 300 Гбит/сек.

По неподтверждённым данным, арестант, подозреваемый в организации DDoS-атаки на Spamhaus, не кто иной, как владелец Cyberbunker Свен Камфус (Sven Kamphuis). Следует отметить, что хостинговая компания категорически отрицала свою причастность к кибератаке.

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