SkyDNS запускает систему обнаружения вредоносных интернет-ресурсов

SkyDNS запускает систему обнаружения вредоносных интернет-ресурсов

SkyDNS запускает систему обнаружения вредоносных интернет-ресурсов

Система обнаружения вредоносных интернет-ресурсов SkyDNS основана на непрерывном машинном обучении и анализе поведения пользователей и является логичным шагом в процессе перехода от статичных списков категорированных ресурсов к динамически составляемым базам данных. Исследовательская группа SkyDNS разработала технологию, позволяющую детектировать вредоносные ресурсы с точностью 98%. 

Такие высокие результаты достигаются обработкой и анализом данных сервиса интернет-фильтрации SkyDNS с выявлением признаков вредоносности интернет-ресурсов, зависящих от группового поведения пользователей сервиса.

Помимо оценки коллективного поведения пользователей сервиса фильтрации оценивается ранжирование вредоносности и легитимности интернет-ресурсов. Эти ранги непрерывно рассчитываются для всех интернет-ресурсов, запрашиваемых пользователями сервиса. 

Объединение разнородных признаков и методов в единую модель машинного обучения позволяет новой системе SkyDNS достичь точности 98% в детектировании всех видов вредоносных ресурсов в реальных условиях. 

По словам Дмитрия Вострецова, генерального директора SkyDNS: "Технология, разработанная нами, выводит СкайДНС на другой, намного более высокий уровень, теперь мы можем наравне с Яндексом и Лабораторией Касперского самостоятельно выявлять и блокировать управляющие центры ботнетов и прочие вредоносные ресурсы. За счет этой технологии мы получаем конкурентное преимущество, так как обнаруживаем и блокируем вредоносные ресурсы, пропускаемые аналогичными системами других вендоров." 

После интеграции системы в сервис контент-фильтрации SkyDNS, база вредоносных ресурсов сервиса увеличилась на 66% и ежедневно пополняется новыми вредоносными ресурсами, обеспечивая высокий уровень защиты пользователей сервиса от существующих и новых интернет-угроз. 

Подпишитесь на новости

Codex и Kimi провалили задачи после перевода промптов на русский

Попросили ИИ исправить код по-русски, а он сразу же решил обойтись без интернета и начал придумывать решение. Такое поведение заметила автор проекта worklore Валентина Конюхова: в её эксперименте Codex и Kimi K3.1 пропускали поиск, которым пользовались при англоязычных заданиях.

Подробности и методику она опубликовала на Хабре.

Автор провела 1350 прогонов: шесть задач, девять конфигураций агентов, задания на русском и английском (с подсказками и без них). У всех был доступ в интернет.

На одной задаче Codex с низким уровнем рассуждений нашёл нужный формат на форуме и справился во всех пяти англоязычных прогонах.


С русским заданием он ни разу не обратился в Сеть и получил ноль успешных решений. У Kimi K3.1 похожий провал произошёл на задаче с OAuth.

Зато заметка с нужным фактом возвращала результат до пяти успешных результатов из пяти. В среднем подсказки повышали успешность на 33 процентных пункта для английских заданий и на 39 — для русских. Язык самой заметки почти ничего не менял.


Стоит учитывать, что задач в примере было всего шесть, повторов немного, а причину изменения поведения автор не проверяла. Но на всякий случай смотрите в логи, искал ли агент ответ.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru