Женщины чаще страдают от киберпреступников

Женщины чаще страдают от киберпреступников

Слабый пол попадает на крючок интернет-мошенников, специализирующихся на краже идентификационных данных, чаще мужчин. К такому выводу пришли сотрудники Affinion Security Center после изучения результатов масштабного социологического опроса. Исследователи также обнаружили, что женщины тратят больше времени на разрешение возникших проблем, однако, впоследствии уделяют повышенное внимание соблюдению мер предосторожности.

В проводимом по телефону опросе приняли участие более восьмисот американских домохозяйств. Оказалось, что у 28% женщин и 21% мужчин имеется опыт общения с киберпреступниками. Указанные цифры совпадают с результатами анализа, проведенного калифорнийской компанией Javelin Research в феврале этого года.

Аналитики из Affinion Security Center установили, что 17 процентов женщин в результате мошенничества понесли материальный ущерб на сумму не менее 1’000 долларов, и безусловное большинство из них так и не смогли добиться возвращения потерянных денег. При этом в списке пострадавших оказалось всего 10 процентов пользователей-мужчин, которые также расстались с крупными суммами из-за собственной неосторожности.

Для большинства женщин кража идентификационных данных или даже ее возможность являются серьезными поводами для беспокойства. Примерно 80 процентов участниц опроса заявили, что опасаются хакеров гораздо больше, чем квартирных воров или угонщиков автомобилей. Среди респондентов мужского пола подобные мысли посещают лишь 60 процентов.

Исследователи также попросили участников рассказать, как кража информации повлияла на их дальнейшее поведение в сети. Большинство женщин сообщили, что неприятный опыт сделал их более осторожными. 7 процентов опрошенных женщин наотрез отказались от покупки товаров через Интернет после столкновения с мошенниками. Среди мужчин этот показатель составляет лишь 2 процента.

Источник 

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Google представил VaultGemma — LLM с дифференциальной приватностью

В семействе больших языковых моделей (БЯМ, LLM) с открытым кодом, разработанных в Google, прибавление. Новинка VaultGemma не запоминает конфиденциальные данные при обучении, что предотвращает их слив пользователям.

ИИ-модель, построенная на базе Gemma 2 и работающая по 1 млрд параметров, прошла предварительный тренинг с применением метода дифференциальной приватности (differential privacy) — он добавляет в процесс обучения эталонный шум для ограничения возможности запоминания.

К сожалению, такой подход снижает не только риск утечки конфиденциальных данных, но также точность и быстродействие LLM. Чтобы найти оптимальный баланс между приватностью, практичностью и затратами на вычисления, в Google провели специальное исследование.

Бенчмаркинг показал, что по производительности VaultGemma сравнима с моделями той же величины, но без гарантий конфиденциальности.

 

Подробная информация о новом opensource-проекте, способном ускорить создание приватных и безопасных ИИ-систем для медучреждений, финансовых институтов и госсектора, выложена на Hugging Face и Kaggle.

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