Кибервторжение в выборы США произошло из Химок

Кибервторжение в выборы США произошло из Химок

Кибервторжение в выборы США произошло из Химок

Американским спецслужбам удалось выяснить точный адрес киберпреступников, которые, предположительно, вторглись в процесс выборов США в 2016 году. Род Розенстайн, заместитель генерального прокурора, заявил, что двое киберпреступников осуществляли свою незаконную деятельность из дома, расположенного по адресу: улица Кирова, дом № 22 в Химках.

«Хакеры», о которых говорит Розенстайн, являются частью группы киберпреступников, которых в настоящее время Вашингтон обвиняет во вмешательстве в демократический процесс выборов главы Штатов.

Всего насчитывается 12 россиян, которых США подозревают в киберпреступной деятельности.

Пока сложно сказать, как повлияет новая информация о местонахождении киберпреступников на отношения Америки и России. В сущности, ничего нового, просто атаковали из Химок.

Учитывая, что Путин сегодня разрешил спецпрокурору США Роберту Мюллеру допросить этих «12 хакеров из ГРУ», новая информация может поступить довольно скоро.

Такое решение глава РФ принял согласно договору, заключенному в 1999 году, — документ предполагает взаимопомощь стран по уголовным делам. Владимир Путин отметил, что договор «работает эффективно».

Трамп давно высказывал желание обсудить с главой России эту тему, недавно в интервью телеканалу CBS американский лидер еще раз подтвердил, что этот вопрос будет подниматься на встрече глав государств в Хельсинки.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Google представил VaultGemma — LLM с дифференциальной приватностью

В семействе больших языковых моделей (БЯМ, LLM) с открытым кодом, разработанных в Google, прибавление. Новинка VaultGemma не запоминает конфиденциальные данные при обучении, что предотвращает их слив пользователям.

ИИ-модель, построенная на базе Gemma 2 и работающая по 1 млрд параметров, прошла предварительный тренинг с применением метода дифференциальной приватности (differential privacy) — он добавляет в процесс обучения эталонный шум для ограничения возможности запоминания.

К сожалению, такой подход снижает не только риск утечки конфиденциальных данных, но также точность и быстродействие LLM. Чтобы найти оптимальный баланс между приватностью, практичностью и затратами на вычисления, в Google провели специальное исследование.

Бенчмаркинг показал, что по производительности VaultGemma сравнима с моделями той же величины, но без гарантий конфиденциальности.

 

Подробная информация о новом opensource-проекте, способном ускорить создание приватных и безопасных ИИ-систем для медучреждений, финансовых институтов и госсектора, выложена на Hugging Face и Kaggle.

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