ICANN рассматривает возможность создания базы торговых марок

ICANN рассматривает возможность создания базы торговых марок

...

Интернет-корпорация по присвоению имен и адресов (ICANN) обдумывает возможность создания централизованной базы данных владельцев торговых марок для предотвращения киберсквоттинга.

Напомним, что в 2010 году в Интернете появится 500 новых доменов верхнего уровня. Это первая столь масштабная реформа в истории Всемирной паутины.

Узнав об этом, разнообразные коммерческие предприятия выразили опасения в связи с тем, что им придется регистрировать свои сайты сразу во всех новых доменах, иначе за них это сделают киберсквоттеры и мошенники. Благодаря базе данных IP Clearinghouse попытка зарегистрировать сайт с торговой маркой в названии будет блокироваться. Кроме того, для всех доменов будут действовать общие правила регистрации.

Это не значит, что яблочная ферма не сможет зарегистрировать сайт apple.farm. После соответствующих проволочек ей, скорее всего, позволят это сделать.

Базу данных IP Clearinghouse придумали как раз корпорации и их юристы. Сама ICANN будет размышлять над предложением вплоть до декабря.

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