Тюменский центр нейрохирургии во время операции подвергся кибератаке

Тюменский центр нейрохирургии во время операции подвергся кибератаке

Тюменский центр нейрохирургии во время операции подвергся кибератаке

Выступая на Международном конгрессе по информационной безопасности, Герман Греф, глава Сбербанка, озвучил информацию, согласно которой киберпреступники атаковали тюменский центр нейрохирургии.

Отличительным моментом этой кибератаки является ее тайминг — вторжение злоумышленников пришлось прямо на сложнейшую операцию.

Это вынудило врачей работать почти «вслепую».

«Профессор Суфианов, занимающий должность главврача центра нейрохирургии, проводил операцию на головном мозге 13-летней девочки. Именно в этот момент клиника подверглась кибератаке: все компьютеры, приборы, которые сопровождали операцию, отключились», — объясняет Греф.

Благодаря профессионализму врачей операцию успешно удалось довести до конца в отсутствии показаний приборов.

После инцидента главврач обратился за помощью к ИБ-специалистам Сбербанка, которые смогли восстановить работоспособность систем.

Глава Сбербанка считает, что киберпреступников интересовали деньги, так как системы были атакованы вымогателем Purge.

Также на этом конгрессе Греф рассказал, кто атаковал ПИР-банк и похитил 58 миллионов рублей.

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