Киберпреступники взломали учетную запись Twitter криптовалюты Verge

Киберпреступники взломали учетную запись Twitter криптовалюты Verge

Киберпреступники взломали учетную запись Twitter криптовалюты Verge

Киберпреступникам удалось получить доступ к аккаунту криптовалютного проекта Verge в Twitter. Примечательно, что создатели Verge делали упор на повышенную конфиденциальность, которую обещали пользователям.

После взлома злоумышленники распространили среди 265 тысяч фолловеров ложную информацию о похищении 1 миллиарда токенов XVG. Также была скомпрометирована личная учетная запись разработчика Verge, киберпреступники опубликовали снимок документа, удостоверяющего его личность.

Представители Verge, комментируя ситуация со взломом, обвинили в ситуации американского оператора AT&T, который позволяет абонентам «подключать новые sim-карты к учетным записям, которые им не принадлежат».

Несмотря на то, что Verge восстановила доступ к учетной записи в течение часа, этот инцидент все равно повлиял на стоимость этой криптовалюты, утверждается, что цена на нее резко просела.

В последнее время злоумышленники активно стараются добыть как можно больше криптовалюты, это касается не только Verge. На днях мы писали о вредоносных майнерах - новой угрозе информационной безопасности.

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