FarmVille и «Секс в большом городе 2» - приманки хакеров

FarmVille и «Секс в большом городе 2» - приманки хакеров

Антивирусная лаборатория PandaLabs зарегистрировала резкое увеличение количества мошеннических действий, связанных с использованием кнопки «Like» (Мне нравится) в социальной сети Facebook. Хакеры размещают яркие сообщения, относящиеся к приложению «FarmVille» и фильму «Секс в большом городе 2», чтобы привлечь внимание зарегистрированных в данной сети пользователей.


Проходя по ссылке, пользователь попадает на веб-страницу с фотографиями и видео соответствующей темы. После посещения этих страниц в профиле пользователя появляется значок, что «ему нравятся» эти страницы. При этом сам пользователь не может изменить эту информацию. Луис Корронс, Технический директор PandaLabs, отмечает: «Такой метод распространения напоминает компьютерные черви, хотя в данном случае не происходит никаких вредоносных действий, по крайней мере, пока».

Пользователи, посетившие данные страницы, могут даже не знать, что теперь они «рекомендуют» посетить их всем своим друзьям в Facebook. Мошенники получают деньги за каждый клик. Также они зарабатывают, предлагая пользователям пройти различные тесты на каждой странице. Чтобы пройти их, необходимо заплатить.

«Кибер-преступники могут неплохо заработать, всего лишь заманивая вас на веб-страницы с объявлениями. Что еще хуже, они могут таким способом распространять вредоносное ПО и инфицировать компьютеры. Мошенники еще не использовали такую возможность, но им будет очень просто сделать это», - говорит Луис Корронс.

PandaLabs советует пользователям внимательно относиться к сообщениям, полученным в сети Facebook, и быть осторожными, нажимая на кнопку «Like» на внешних страницах. Кроме того, не рекомендуется вводить данные своих банковских или кредитных карт для оплаты предлагаемых тестов.

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

Google представил VaultGemma — LLM с дифференциальной приватностью

В семействе больших языковых моделей (БЯМ, LLM) с открытым кодом, разработанных в Google, прибавление. Новинка VaultGemma не запоминает конфиденциальные данные при обучении, что предотвращает их слив пользователям.

ИИ-модель, построенная на базе Gemma 2 и работающая по 1 млрд параметров, прошла предварительный тренинг с применением метода дифференциальной приватности (differential privacy) — он добавляет в процесс обучения эталонный шум для ограничения возможности запоминания.

К сожалению, такой подход снижает не только риск утечки конфиденциальных данных, но также точность и быстродействие LLM. Чтобы найти оптимальный баланс между приватностью, практичностью и затратами на вычисления, в Google провели специальное исследование.

Бенчмаркинг показал, что по производительности VaultGemma сравнима с моделями той же величины, но без гарантий конфиденциальности.

 

Подробная информация о новом opensource-проекте, способном ускорить создание приватных и безопасных ИИ-систем для медучреждений, финансовых институтов и госсектора, выложена на Hugging Face и Kaggle.

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