Хакеры из Axiom шпионили на благо КНР

Обнародованы доказательства шпионской деятельности КНР

Ряд компаний, которые занимаются кибербезопасностью, сообщили о том, что китайский синдикат кибершпионов ответственен за установку вредоносного софта. Программами последние 6 лет заражались компьютеры Западных правительственных агентств, частных компаний и правозащитных групп.

Считается, что хакерская группа Axiom связана с правительством Поднебесной. Эта организация самая продвинутая из всех китайских хакерских организаций. Об этом говорится в докладе, подготовленном коалицией компаний, в которую входят Cisco и Microsoft.

«Это прекрасная демонстрация возможностей хорошо финансируемого противника. Очевидно, что это группа профессионалов, которые улучшают свои инструменты, проводят изощренные нападения с высоким процентом успешности», – заявил исследователь Торонтского университета Морган Марки-Буа (Morgan Marquis-Boire).

Представитель посольства Китая в Вашингтоне заявил, что не читал доклад. При этом, он назвал опубликованный документ выдумкой, основываясь на предыдущем опыте. Чиновник также указал американцам на деятельность Агентства Национальной Безопасности, которое шпионит за многими гражданами США и других стран.

Подпишитесь на новости

В НГУ создали платформу для проверки качества данных, на которых обучают ИИ

В Новосибирском государственном университете разработали «Каппу» — платформу для управления данными, на которых обучают ИИ. Она должна помочь разобраться, кто подготовил датасет, что в нём меняли и откуда взялась ошибка. Потому что кормить модель мусором, а потом удивляться её ответам — довольно странно.

О разработке и возможности подключения других вузов сообщил сам НГУ. Университетам предлагают бесплатную облачную версию на серверах НГУ либо платную установку в собственной инфраструктуре.

«Каппа» поддерживает разметку и проверку данных, фиксирует версии наборов и авторство изменений. Исправление ошибки сохраняется в новой версии, чтобы при следующем обучении не наступать на те же грабли.

Платформа также позволяет проверять разные модели на подготовленных датасетах. При обучении фиксируются версия данных и параметры, после — результаты тестирования на эталонных наборах. Во время эксплуатации телеметрия помогает отслеживать ошибки и замечать отклонения.

Локальная установка рассчитана в том числе на случаи, когда конфиденциальные данные нельзя выносить за пределы организации.

В репозитории разработчиков среди задач проекта указаны контроль обучения, отслеживание авторства разметки и соблюдения стандартов. Здесь ставка на прослеживаемость: прежде чем требовать от ИИ безупречных ответов, полезно выяснить, чему именно его учили.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru