Министерство образования избавилось от вредоносов, выбросив компьютеры

Министерство образования избавилось от вредоносов, выбросив компьютеры

 Как известно, существует множество различных способов избавиться от вредоносных программ, но способ который избрало Министерство образования федеральной земли Мекленбург-Передняя Померания (ФРГ) потряс бы многих экспертов.

 

Не желая платить €130000 ($169000) за очистку 170 ведомственных компьютеров, инфицированных печально известным вредоносом Conficker, чиновники Министерства образования федеральной земли Мекленбург-Передняя Померания решили выбросить их на свалку и купить новые.

По данным Heise, государственный суд земли Мекленбург-Передняя Померания осудил вышеупомянутое решение, утверждая, что попытка истратить €187000 ($244000) на приобретение и установку новых устройств противоречит «принципу эффективности и экономии».

 Суд также обвиняет чиновников министерства, списавших инфицированные компьютеры как «неисправное оборудование», в незнании и непонимании основных понятий информационной безопасности.

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