Symantec зафиксировала рост "социального" спама

Symantec зафиксировала рост "социального" спама

 Лаборатория MessageLabs компании Symantec зафиксировала резкий рост трафика е-мусора, спекулирующего на высокой популярности социально ориентированных сервисов. С середины прошлой недели ботнет DonBot массово рассылает сообщения, в которых предлагается "работа на дому с очень хорошим заработком".

Кликнув на включенном в письмо изображении или предложенной ссылке, пользователь перенаправляется в микроблогерскую сеть Twitter или службу Facebook. Далее посетителю сообщается, что необходимо заглянуть на сайт "работодателя" и для получения инструкций внести определенную плату. Никакой работы доверчивые пользователи после перечисления денег естественно не получат.

18 ноября ботнет DonBot распространял около 4% от мирового объема спама. Специалисты считают, что часть аккаунтов в Twitter и Facebook, на которые ссылаются мошенники, была создана специально, а часть — взломана.

источник 

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

Российские учёные научили ИИ ловить фейковые фото и нелепые изображения

Исследователи из AIRI, Сколтеха, MWS AI и МФТИ по-новому решили одну из наиболее сложных задач компьютерного зрения — выявление изображений с нелогичным содержанием, вроде рыцаря с мобильником или пингвина на велосипеде.

Разработанный ими метод TLG (Through the Looking Glass, «В Зазеркалье») использует ИИ для создания текстовых описаний картинок и обнаружения противоречий при сопоставлении с визуальным содержанием.

В комментарии для «Известий» один из соавторов проекта, доктор компьютерных наук Александр Панченко пояснил: существующие ИИ-модели хорошо распознают элементы картинок, но плохо улавливают контекст — далеко не всегда понимают совместимость представленных объектов с точки зрения здравого смысла.

Чтобы проверить действенность своего подхода, экспериментаторы создали датасет, включив него 824 изображения с нелепыми ситуациями. Тестирование алгоритма показало точность распознавания до 87,5%, что на 0,5-15% выше показателей других существующих моделей, а также большую экономию вычислительных ресурсов.

Новаторская разработка, по словам Панченко, способна повысить надежность систем компьютерного зрения. После доработки и дообучения ее также можно будет использовать для модерации контента — к примеру, для выявления фейковых фото.

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