В сети ФБР забрался неизвестный вирус

В сети ФБР забрался неизвестный вирус

Неизвестный компьютерный вирус поразил сразу несколько сетей ФБР США и ряда других американских силовых ведомств. Странность заключается в том, что ни один из современных антивирусов указанный код не диагностировал, обнаружить его удалось лишь благодаря поведенческому анализу.

Проанализировав ситуацию, в Министерстве юстиции США выдали предписание о полном отключении зараженных сегментов компьютерных сетей. Точных сведений о вирусе и о его возможном источнике представители ведомств не приводят.

Известно, что злонамеренный код в сетях нескольких силовых ведомств оказался в четверг днем, в ФБР зафиксировали его наличие на сутки раньше. В Бюро расследований каких-то данных о ситуации не предоставили, сообщив о том, что "эксперты работают над проблемой". "Мы исследуем сетевые проблемы, затронувшие некоторые из наших внешних сетей, а также ряд сегментов правительственных агентств", - говорит представитель ФБР Майк Кортан.

Как информирует Ytro.ru, известно, что в связи с отключением сетей многие сотрудники правительственных агентств остались без электронной почты, корпоративных систем управления данными и баз данных. 

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