Google: Спам во 2 квартале 2009 года

Google: Спам во 2 квартале 2009 года

Компания Google опубликовала свое новое исследование спама - Spam Trend - по данным за второй квартал 2009 года.

Согласно представленным данным, общий уровень спама вырос на 53% по сравнению с первым кварталом 2009 года и на 6% - по сравнению с тем же периодом прошлого года. Специалисты Google считают, что эти колебания связаны с борьбой со спамерами, которая приносит плоды, но лишь на короткое время.

Так, в ноябре 2008 года был закрыт провайдер McColo, что привело к падению уровня спама на 70%, однако показатели нежелательной корреспонденции восстановились до прежнего уровня за четыре месяца. Такой же тренд наблюдался в начале июня, когда закрыли провайдера 3FN – уровень спама снизился на 30%, но всего за месяц, с 4 июня, его показатели снова выросли на 14%.

В исследовании аналитики Google отмечают, что во втором квартале спамеры активно использовали как новые, так и старые техники. Например, выросла популярность спама в изображениях (image spam) – это обычные письма с рекламным содержанием, также включающие в себя изображения, которые добавляются для того, чтобы обойти фильтры.

источник 

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