Общественная Wi-Fi-сеть стала причиной потери $100 тысяч в биткойнах

Общественная Wi-Fi-сеть стала причиной потери $100 тысяч в биткойнах

Общественная Wi-Fi-сеть стала причиной потери $100 тысяч в биткойнах

Владелец учетной записи Bitcoin потерял более 100 000 евро в биткойнах после того, как подключился к общественной беспроводной сети в австрийском ресторане, расположенном в Вене. Полиция Австрии расследует этот инцидент с целью установить, не был ли счет жертвы уже взломан до подключения к общественной сети.

Как передает CBS, этот случай отчетливо отражает растущую обеспокоенность по поводу безопасности цифровых валют, таких как Bitcoin и Ethereum, учитывая их растущую популярность в качестве способа оплаты.

Из похожих случаев вспоминается взлом в феврале 2014 года токийского Mt. GOx, самого крупного в мире на тот момент обменника биткоинов. В тот раз было украдено значительное количество криптовалюты. Бывший генеральный директор биржи Марк Карпелес (Mark Karpelès) в настоящее время судится в Японии, его обвиняют манипулировании данными и растрате.

Ранее в этом месяце мы писали о том, что Ethereum-кошельки, содержащие $300 миллионов, оказались заблокированы. Предположительно, это произошло случайно.

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