В блокчейне EOS обнаруженный целый ряд серьезных недостатков

В блокчейне EOS обнаруженный целый ряд серьезных недостатков

В блокчейне EOS обнаруженный целый ряд серьезных недостатков

Китайская компания Qihoo 360, специализирующаяся на кибербезопасности, сообщила об обнаружении целой серии уязвимостей в блокчейн-платформе EOS. Согласно экспертам, некоторые из этих уязвимостей позволяют удаленно выполнить произвольный код, что может привести к получению контроля над всеми узлами, запущенными на EOS.

В сообщении на платформе Weibo (китайский аналог Twitter) исследователи пишут:

«Ранним утром 29-го числа Qihoo 360 впервые сообщила официальным представителям EOS о проблемах безопасности. Эти представители заявили, что EOS прекратит работу до тех пор, пока все проблемы не будут устранены».

Специалисты утверждают, что киберпреступники могут запустить вредоносный смарт-контакт на супер-ноде EOS, который спровоцирует возникновение уязвимости и подвергнет опасности все полные ноды.

Эксперты назвали эти бреши «рядом беспрецедентных угроз безопасности», отметив, что ранее не сталкивались с такими проблемами. Оказалось, что этот тип проблем безопасности затрагивает не только EOS, но также и другие платформы.

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