Fancy Bears раскрывают данные об употреблении допинга в мировом спорте

Fancy Bears раскрывают данные об употреблении допинга в мировом спорте

Fancy Bears раскрывают данные об употреблении допинга в мировом спорте

Известная группировка киберпреступников Fancy Bears опубликовала документы, раскрывающие вопрос употребления допинга спортсменами во всем мире. Согласно информации в этих документах, около 70 % состава сборной Норвегии по лыжным гонкам страдают от астмы и, как следствие, имеют терапевтические исключения на запрещенные препараты. Похожая ситуация наблюдается в Швеции, что позволяет сделать вывод о неком заговоре.

Также киберпреступники отметили, что Людвига Ридера из Италии и Бригита Платцеца из Австрии — оба представители санного спорта — так и не наказали за пропуск процедуры допинг-тестирования. Помимо этого, Fancy Bears привели в пример норвежского лыжника Мартина Йонсруда Сундбю, получившего лишь двухмесячную дисквалификацию после провала тестирования на запрещенные препараты.

Стоит отметить, что содержание препарата сальбутамола в организме Сундбю было превышено в десять раз.

Напомним, что ранее Fancy Bears полили свет на допинговый скандал, после чего продолжили атаковать WADA новыми обвинениями. Также киберпреступникам удалось добраться до супругов Степановых, информаторов WADA.

Подпишитесь на новости

Наталья Касперская поставила под сомнение доверие к генеративному ИИ

Генеративный ИИ умеет писать тексты и код, но можно ли на него полагаться? Наталья Касперская считает, что с доверием к таким системам пока больше вопросов, чем ответов. В интервью корреспонденту Anti-Malware.ru Олесе Афанасьевой на BIS Summit она назвала критерий доверенности применительно к генеративному ИИ загадкой.

По объяснению Касперской, доверенная система должна работать с заранее заданными параметрами и обеспечивать предсказуемый результат.

Генеративный ИИ, по её оценке, под это определение не подпадает: он не способен каждый раз выдавать один и тот же результат.

«Критерий доверенности в применении к генеративному искусственному интеллекту для меня является загадкой», — заявила она.

Главная проблема, считает Касперская, — масштаб моделей. Огромное количество параметров и данных делает полноценную проверку такой системы практически недостижимой. Можно протестировать отдельные ответы и сценарии, но это ещё не доказывает надёжность всей модели.

«Вы можете сделать какие-то выборочные проверки, частичные. Они будут выборочными и частичными, они ничего не докажут», — подчеркнула Касперская.

Получается неудобный вопрос для бизнеса и государства: как доверять системе, поведение которой нельзя исчерпывающе проверить? По словам председателя правления АРПП «Отечественный софт», задача создания доверенного ИИ поставлена, но готового способа её решения она пока не видит.

Одними разговорами, считает Касперская, проблему не закрыть. Нужна совместная работа специалистов по ИИ и информационной безопасности, методистов и разработчиков стандартов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru