Google X запускает компанию по кибербезопасности под названием Chronicle

Google X запускает компанию по кибербезопасности под названием Chronicle

Google X запускает компанию по кибербезопасности под названием Chronicle

Под крылом Alphabet появилась новая компания — Google X объявила об открытии нового спин-оффа, полностью посвященного кибербезопасности, получившего название Chronicle.

Руководитель Google X Астро Теллер описывает новое ответвления как «цифровую иммунную систему», Chronicle будет фокусироваться на обнаружении угроз на крупных предприятиях путем хранения и анализа данных, связанных с безопасностью. Используя инфраструктуру Google, компания сможет быстрее обнаруживать угрозы и делать это в более широких масштабах, чем существующие системы.

«Мы рассчитываем, что сможем помочь компаниям увидеть полную картину безопасности их систем», — заявил основатель Стивен Гиллетт.

Господин Гиллетт утверждает, что ранние альфа-версии продукта уже были протестированы в ряде компаний из списка Fortune 500. Chronicle также будет использовать сервис VirusTotal.

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