"Лаборатория Касперского" выпустила программное обеспечение для поиска злонамеренных ссылок в Twitter

"Лаборатория Касперского" выпустила программное обеспечение для поиска злонамеренных ссылок в Twitter

"Лаборатория Касперского" сегодня представила новое программное обеспечение Krab Krawler, анализирующее многочисленные сообщения в сети микроблоггинга Twitter и проверяет их на наличие вредоносных ссылок. При нахождении подобной ссылки, переход по которой может причинить вред компьютеру пользователя, программа блокирует переход и предупреждает пользователя.

По словам Костина Раиду, старшего вирусного аналитика "Лаборатории Касперского", Krab Krawler способен сканировать публичные твиты и ссылки в них. Раиду говорит, что особенность Twitter состоит в том, что здесь ссылки сокращаются и маскируются, поэтому на практике до перехода на заданный в реальной ссылке сайт пользователь и понятия не имеет куда его приведет ссылка. Этой изначально благой возможностью, сокращающей адреса, активно пользуются хакеры.

ЛК приводит данные, согласно которым, в Twitter ежесуточно появляется около 500 000 новых ссылок на внешние ресурсы, из них от 100 до 1000 - это злонамеренные ссылки. Всего по официальным данным Twitter, около 26% твитов содержат те или иные ссылки, правда многие из них - это банальный спам, чаще всего размещаемый ботами.

В Лаборатории отмечают, что Krab Krawler блокирует до 95% злонамеренных ссылок, а сам фильтр на серверах разработчика обновляется примерно каждые 2-12 часов в зависимости от интенсивности размещения ссылок.

Источник

Подпишитесь на новости

В России сформулировали главную проблему ИИ — у него нет страха

Искусственному интеллекту не хватает страха перед ошибкой. Такую мысль высказал заместитель главы Минцифры России Александр Шойтов на конференции BIS Summit, посвящённой информационной безопасности бизнеса и ИТ.

«В ИИ нужно встроить систему страха, чтобы он боялся совершить ошибку, как человек», — заявил Шойтов в ходе дискуссии.

Речь, конечно, не о дрожащей нейросети, которая перед каждым ответом вспоминает ипотеку и разговор с начальником. Под страхом можно понимать встроенный механизм сомнения: способность модели оценивать последствия своих действий, признавать нехватку данных и останавливаться, если цена ошибки слишком высока.

Сейчас генеративный ИИ способен уверенно выдавать неверные ответы, придумывать факты и выполнять опасные команды без человеческого ощущения риска.

Для обычного чат-бота это заканчивается галлюцинацией, а для ИИ-агента с доступом к корпоративным системам — удалёнными файлами, утечкой данных или нарушением работы инфраструктуры.

На BIS Summit прозвучала и ещё более амбициозная идея — встроить в ИИ-модели совесть. Её озвучил Николай Лишин, заместитель руководителя ФМБА России. Если страх должен удерживать систему от ошибки, то совесть, по такой логике, должна помогать оценивать допустимость самого действия.

Получается своеобразный технический портрет идеального ИИ: достаточно умный, чтобы решить задачу, достаточно напуганный, чтобы всё перепроверить, и достаточно совестливый, чтобы вовремя отказаться. Осталось только написать для этого техническое задание.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru