Жителям Волгограда вернут деньги из-за кибератак на устройства Cisco

Жителям Волгограда вернут деньги из-за кибератак на устройства Cisco

Жителям Волгограда вернут деньги из-за кибератак на устройства Cisco

Руководство компании «Вист-онлайн» пообещало волгоградцам компенсацию за неудобства, вызванные кибератаками на устройства Cisco. Ранее волгоградские СМИ сообщали о сотнях местных жителей, оставшихся без интернета.

«После вечерней атаки на оборудование почти 200 устройств Cisco оказались стерты в считанные минуты», — докладывают представители «Вист-онлайн». — «Восстановить оборудование удаленно не удалось. Из-за шквала звонков из строя вышел и телефон».

Из-за таких форс-мажорных обстоятельств целых 10 бригад все выходные осуществляли проверку узлов связи по всей Волгоградской области.

«За выходные специалисты восстановили всё оборудование», — цитируют СМИ представителей «Вист-онлайн». — «Всем клиентам пополнят баланс на три дня. В ближайшие дни они получат SMS-оповещения».

Кибератаки, о которых идет речь, начались вечером 6-го апреля. Настолько массовый характер — без интернета осталось практически пол-России — был обусловлен обнаруженной в устройствах Cisco уязвимостью (CVE-2018-0171).

Вся проблема была в Cisco Smart Install. Удачная эксплуатация этой бреши может позволить злоумышленнику удаленно выполнить команды на устройствах. В процессе атакующий даже может удалить конфигурацию устройства, записав вместо нее свои файлы.

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