Программный баг стал причиной крупнейшего сбоя телефонной связи в США

Программный баг стал причиной крупнейшего сбоя телефонной связи в США

Программный баг стал причиной крупнейшего сбоя телефонной связи в США

Согласно сообщению, опубликованному Федеральной комиссией по связи (FCC), программный баг в системе черного списка номеров одной из крупнейших мировых телекоммуникационных компаний Level 3 Communications стал причиной крупнейшего сбоя в телефонной связи в истории США.

Как стало известно в результате проведенного FCC расследования, проблемы начались из-за того, что сотрудник Level 3 ввел подозреваемые во вредоносной активности телефонные номера в программном обеспечении для управления сетью компании. Целью этого сотрудника было заблокировать входящие звонки с этих номеров, что он и попытался сделать, введя каждый номер в поля, предусмотренные графическим интерфейсом программного обеспечения.

Однако работник ошибся, оставив одно из полей пустым, он просто не знал, что программное обеспечение не игнорировало пустые поля (что было бы логично), а расценивало незаполненное пространство как символ подстановки. Таким образом, сеть Level 3 начала блокировать все телефоны звонки.

Этот инцидент имел серьезные последствия, которые затронули всю Америку — в течение 84 минут блокировались все звонки абонентов, в общей сложности были заблокированы 111 миллионов звонков. 29,4 миллиона пользователей VoIP испытывали затруднения при связи.

FCC назвала это «самым крупным сбоем в работе в телефонной связи за всю историю США». Звонки на 911 также были заблокированы, однако не удалось дозвониться до службы спасения только 15 абонентам.

FCC также отметила оперативное срабатыванием систем оповещения об аномалиях Level 3, что позволило компании уже через 4 минуты узнать о проблеме и принять соответствующие меры.

«Сотрудник не знал о возможных последствиях, к которым может привести наличие пустого поля. По словам компании, ранее они не сталкивались с подобными проблемами в работе своего программного обеспечения», — объясняет в своем докладе FCC.

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