Хакеры вывели из строя ряд правительственных сайтов Голландии

Хакеры вывели из строя ряд правительственных сайтов Голландии

 Несколько дней назад неизвестные хакеры устроили мощные DDoS-атаки на целый ряд правительственных сайтов Голландии, включая официальный сайт правительства страны.

По данным ABC News, DDoS-атаки вывели сайты из строя. Все атакованные сайты оставались недоступными для интернет-пользователей в течение нескольких часов.

Представители голландских властей отказались сообщить - связанны ли вышеупомянутые атаки с недавним арестом Свена Олафа Камфуса (Sven Olaf Kamphuis), подозреваемого в организации DDoS-атак на информационные системы Spamhaus.

Следует отметить, что в последнее время госорганы и различные коммерческие, и некоммерческие структуры Голландии всё чаще становятся жертвами DDoS-атак.

Как сообщалось ранее, в прошлом месяце неизвестные злоумышленники атаковали сервис электронной идентификации личности DigiD. Посредством данного интернет-сервиса более чем 10 миллионов граждан Голландии уже несколько лет оплачивают счета и налоги.

 

В текущем году от DDoS-атак также пострадали информационные системы ряда голландских компаний, в частности, NG, ABN Amro, Рабобанк (Rabobank) и KLM.

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