Спецслужбы США обвиняют учёных Уханьского университета в кибершпионаже

Спецслужбы США обвиняют учёных Уханьского университета в кибершпионаже

 Спецслужбы США утверджают, что им удалось выявить научную лабораторию, на базе которой китайские военные проводили масштабные кибершпионские  операции. По словам представителей спецслужб США, вышеупомянутые операции проводились на базе Key Laboratory of Aerospace Information Security and Trusted Computing – лаборатории, специалисты которой занимаются проблемами ИБ в авиакосмической сфере.

Лаборатория организованна на базе факультета электронно-вычислительной техники при Уханьском университете (на фото). По данным спецслужб США, специалисты лаборатории разработали уникальную программную платформу, которая может использоваться как для тренировки кибервойск, так и для проведения кибератак.

 

По информации Washington Free Beacon, программная платформа SimpleISES (Information Security Experiment System) позволяет проводить мощные кибератаки. Число хакеров, одновременно участвующих в кибератаке, может достигать 20 человек.

США утверждают, что SimpleISES (Information Security Experiment System) является ключевым элементом кибершпионских операций китайской армии. По некоторым данным, вышеуказанную лабораторию финансирует сразу несколько военных ведомств в КНР.

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