Специалисты предлагают новый подход в тестировании антивирусных программ

Специалисты предлагают новый подход в тестировании антивирусных программ

На eWeek опубликовали статью Ларри Зельтцера, специалиста в области антивирусного ПО. Зельтцер утверждает, что ему известен более продуктивный подход в тестировании антивирусных приложений, однако на него отсутствует спрос на сегодняшнем рынке.

Зельтцер считает, что The Wildlist существует исключительно по инерции, конечные пользователи не понимают необходимости в мероприятиях наподобие VB100. Некоторые компании, например Trend Micro, игнорируют VB100, другие, такие как Symantec, крепко связаны с ним.

Старый подход к тестированию, по мнению Зельтцера, был сосредоточен на количественном факторе. Количество вредоносного ПО сильно увеличилось в последнее время, соответственно увеличилось число обновлений для антивирусных программ. Еще одним недостатком Зельтцер считает виртуальную среду тестирования, идеальными условиями он считает реальную машину, подключенную к интернету.

Большой проблемой представляется Зельтцеру эвристический анализ, для его подготовки требуется немало времени и усилий. Ларри Зельтцер приводит в пример Андреаса Маркса из AV-Test. Маркс утверждает, что скорость тестирования очень невелика (только 50 образцов за 2 дня), так как невозможно автоматизировать все процессы из-за трудностей в определении причины блокировки образца вредоносного ПО. Проводить такие тщательные исследования имеет смысл, только если кто-то их оплачивает, считает Маркс, но производители предпочитают платить за количественный анализ в виртуальных условиях, а не за качественное исследование в реальных условиях.

опубликовали статью Ларри Зельтцера, специалиста в области антивирусного ПО. Зельтцер утверждает, что ему известен более продуктивный подход в тестировании антивирусных приложений, однако на него отсутствует спрос на сегодняшнем рынке." />

Зарубежные нейросети тайком учили на сотнях песен Басты, Билана и Лазарева

Российские артисты незаметно отправились обучать нейросети, сотни их песен нашли в открытых зарубежных датасетах. И нет, разрешения у правообладателей, похоже, никто не спрашивал. Аналитики Национальной федерации музыкальной индустрии изучили базы Laion-Disco-12M и Sleeping-D 9M через проект AI Watchdog журнала The Atlantic.

В них хранятся миллионы композиций с YouTube, а во втором наборе — ещё и тексты с Genius, пишут «Ведомости».

Главным преподавателем для ИИ оказался Баста: в датасетах нашли 193 и 104 его трека. Следом идут Feduk — 150 и 91 композиция, Сергей Лазарев — 144 и 118, Дима Билан — 140 и 119, а также группа «Звери» — 135 и 41. В списке засветились Леонид Агутин, Егор Крид, Ваня Дмитриенко и другие исполнители. Туда же попали десятки видеороликов с участием российских артистов.

Само наличие песни в базе ещё не доказывает, что конкретная нейросеть действительно на ней училась. Но вероятность такого сценария The Atlantic оценивает как высокую.

Представители музыкальной индустрии утверждают, что ни зарубежные, ни российские разработчики ИИ за лицензиями к ним не обращались. Рассуждения, видимо, были такие: если контент лежит в открытом интернете, значит, его будто бы можно молча забрать в учебник для алгоритма. Иногда источником могут становиться и пиратские площадки.

Тем временем легальные сделки на мировом рынке уже появляются: Warner Music договорилась с Suno, а Universal Music Group — с Udio. Но пока это редкие исключения.

По оценке НИУ ВШЭ, совокупные потери авторов и правообладателей из-за генеративного контента за 2025-2030 годы могут достигнуть 1 трлн рублей. Российская музыкальная индустрия теперь требует прозрачного лицензирования.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru