Берлин обвинил Москву в кибератаке на бундестаг в мае прошлого года

Берлин обвинил Москву в кибератаке на бундестаг в мае прошлого года

Берлин обвинил Москву в кибератаке на бундестаг в мае прошлого года

Германия обвинила Россию в совершении масштабной хакерской атаки на внутреннюю компьютерную сеть немецкого правительства в мае прошлого года и заявила о том, что Москва якобы может готовить и другие атаки на институты ФРГ, сообщает в субботу издание Financial Times. 

По данным немецкой контрразведки, атака была совершена группой хакеров, известной как Sofacy или APT 28. В разведке полагают, что над ней, вероятно, шефствуют российские спецслужбы, пишет газета.

 

Как заявил глава федерального ведомства по защите конституции (контрразведка ФРГ — ред.) Ханс-Георг Маасен, в то время как большинство кибератак включают в себя шпионаж, "российские спецслужбы также показывают готовность к саботажу", передает ria.ru.

 
 

Немецкие эксперты уже высказывали подозрения насчет причастности российских хакеров и, возможно, спецслужб. Ранее сообщалось, что им удалось определить программу, которая была использована для атаки, а также расшифровать часть кода. Структура программы — так называемого "трояна" — напоминает программу, которую в 2014 году уже использовали в ходе хакерской атаки на парламентский сайт. Тогда в атаке тоже подозревали иностранную спецслужбу. 

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