Лаборатория Касперского поделится своей экспертизой с полицией Лондона

Лаборатория Касперского поделится своей экспертизой с полицией Лондона

Лаборатория Касперского и полиция Лондона (City of London Police) решили объединить усилия в борьбе с кибермошенничеством и финансовыми преступлениями в Сети. Для того чтобы повысить компетентность своих сотрудников в сфере распознавания и расследования киберпреступлений, правоохранительные органы британской столицы организуют специальные тренинги, в рамках которых своей экспертизой поделятся специалисты «Лаборатории Касперского».

Завершив курсы обучения, лондонские полицейские смогут детектировать и предотвращать как единичные атаки, нацеленные на кражу финансовых данных частного пользователя, так и продуманные мошеннические схемы, созданные с целью заполучить деньги крупных компаний.

В ходе обучения сотрудников полиции Лондона эксперты «Лаборатории Касперского» расскажут о своей методологии расследования компьютерных инцидентов, которая предусматривает анализ сетевого трафика и образа жесткого диска, а также декомпиляцию вредоносных программ. Помимо этого целью тренинга является привлечение внимания к вопросам своевременного заявления о кибератаках со стороны пострадавших пользователей и организаций, поскольку это поможет полиции получить более ясное понимание текущей ситуации с кибермошенничеством.

Курс предусматривает в основном разбор ситуаций, с которыми сталкиваются финансовые организации и государственные учреждения, однако полученные полицейскими знания и навыки помогут им эффективно противодействовать компьютерным атакам в любой отрасли.

«По мере того, как киберпреступления становятся все сложнее, правоохранительным органам необходимо усиливать свою экспертизу в области подобных угроз. При этом нам нельзя отставать от злоумышленников, – поясняет Дэвид Кларк (David Clark), главный детектив и руководитель департамента полиции Лондона по расследованию экономических преступлений. – В первом квартале этого года число компьютерных преступлений в Великобритании превысило 21 тысячу. В такой ситуации люди и компании, безусловно, нуждаются в защите. Именно поэтому наша полиция должна обладать необходимой компетенцией и навыками для распознавания киберпреступлений и борьбы с ними. Сотрудничество с «Лабораторией Касперского» поможет нам добиться нужного уровня экспертизы и усилит нашу роль в противодействии мошенничеству на уровне всей страны».

«Поделиться своей экспертизой в расследовании киберинцидентов с полицией Лондона – это, конечно же, большая честь для нас. За 17 лет работы в этой области мы накопили достаточно опыта и разработали множество передовых технологий, помогающих своевременно распознавать киберугрозы и эффективно противодействовать им. Мы надеемся, что наше сотрудничество с британскими правоохранительными органами позволит вывести работу по борьбе с злоумышленниками на новый уровень», – отметил Вениамин Левцов, вице-президент по корпоративным продажам и развитию бизнеса «Лаборатории Касперского».

ИИ учится задавать вопросы сам себе — и от этого становится умнее

Даже самые продвинутые ИИ-модели пока что во многом лишь повторяют — учатся на примерах человеческой работы или решают задачи, которые им заранее придумали люди. Но что если искусственный интеллект сможет учиться почти как человек — сам задавать себе интересные вопросы и искать на них ответы?

Похоже, это уже не фантазия. Исследователи из Университета Цинхуа, Пекинского института общего искусственного интеллекта (BIGAI) и Университета штата Пенсильвания показали, что ИИ способен осваивать рассуждение и программирование через своеобразную «игру с самим собой».

Проект получил название Absolute Zero Reasoner (AZR). Его идея проста и изящна одновременно. Сначала языковая модель сама придумывает задачи по программированию на Python — достаточно сложные, но решаемые. Затем она же пытается их решить, после чего проверяет себя самым честным способом: запускает код.

 

Если решение сработало — отлично. Если нет — ошибка становится сигналом для обучения. На основе успехов и провалов система дообучает исходную модель, постепенно улучшая и умение формулировать задачи, и способность их решать.

Исследователи протестировали подход на открытой языковой модели Qwen с 7 и 14 миллиардами параметров. Оказалось, что такой «самообучающийся» ИИ заметно улучшает навыки программирования и логического мышления — и в некоторых тестах даже обгоняет модели, обученные на вручную отобранных человеческих данных.

 

По словам аспиранта Университета Цинхуа Эндрю Чжао, одного из авторов идеи, подход напоминает реальный процесс обучения человека:

«Сначала ты копируешь родителей и учителей, но потом начинаешь задавать собственные вопросы. И в какой-то момент можешь превзойти тех, кто тебя учил».

Идея «самоигры» для ИИ обсуждается не первый год — ещё раньше её развивали такие исследователи, как Юрген Шмидхубер и Пьер-Ив Удейер. Но в Absolute Zero особенно интересно то, как растёт сложность задач: чем умнее становится модель, тем более сложные вопросы она начинает ставить перед собой.

«Уровень сложности растёт вместе с возможностями модели», — отмечает исследователь BIGAI Цзилун Чжэн.

Сейчас подход работает только там, где результат можно легко проверить — в программировании и математике. Но в будущем его хотят применить и к более «жизненным» задачам: работе ИИ-агентов в браузере, офисных сценариях или автоматизации процессов. В таких случаях модель могла бы сама оценивать, правильно ли агент действует.

«В теории это может стать путём к суперинтеллекту», — признаёт Чжэн.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru