Amazon предложила решение проблемы использования системы Rekognition

Amazon предложила решение проблемы использования системы Rekognition

Amazon предложила решение проблемы использования системы Rekognition

Один из ведущих специалистов Amazon Мэтт Вуд, занимающийся искусственным интеллектом, уверен, что в процессе разработки системы распознавания лиц, которую будет использовать полиция, необходимо участие правительства в качестве контролирующего органа.

Вуд считает, что правительство должно регулировать то, как полиция и службы безопасности используют систему распознавания лиц.

С подобным заявлением разработчик выступил после критики в адрес системы Rekognition, которой ее подверг Американский союз защиты гражданских свобод.

Таким образом, в настоящий момент есть один основной вопрос — насколько можно доверять системам вроде Rekognition, насколько же они точны. Особенно этим вопросом задается чернокожее население Соединенных Штатов, так как в их случае система ошибается чаще.

Естественно, это стало проблемой в США, где расовые предрассудки продолжают существовать и по сей день.

Со своей стороны, Вуд предложил использовать настройки системы по умолчанию (а не рекомендованные). Это поможет снизить риск ложного опознания.

«Существует разница между использованием машинного обучения для идентификации, например, еды, и использованием машинного обучения для сравнения лица человека с базой преступников», — объяснил Вуд.

«В последнем случае речь идет о действительно высокой степени риска, а также о последствиях, которые может повлечь за собой ошибка. Следовательно, требуется куда более серьезный уровень доверия к системе».

К слову, не только Amazon высказалась за участие правительства в создании правил использования системы распознавания лиц правоохранительными органами. Президент Microsoft Брэд Смит в начале этого месяца призывал к тому же.

Напомним, что Американский союз защиты гражданских свобод (ACLU) провел тестирование системы распознавания лиц Rekognition от Amazon. Результаты показали, что система ошибочно определила 28 членов Конгресса как уголовников.

По словам проводивших эксперимент специалистов, они загрузили 25 000 фотографий под арестом (магшот) из публичного источника, а затем сопоставили их с официальными фотографиями всех 535 членов Конгресса.

Эксперты: за год число вредоносных opensource-компонентов возросло в 11 раз

В 2025 году в компании CodeScoring зарегистрировали 457 тыс. вредоносных библиотек с открытым исходным кодом — в 11 раз больше, чем в предыдущем году. Зафиксировано также 14 тыс. новых уязвимостей в таких компонентах.

По словам специалистов, сохраняют актуальность и более ранние неприятные находки — к примеру, RCE-уязвимость Log4Shell, которая все еще присутствует в 15 тыс. сторонних библиотек. Публикация подобных пакетов грозит атаками на цепочку поставок.

В уходящем году также зафиксировано появление новой, еще более опасной угрозы — самоходного червя Shai Hulud, способного создавать новые репозитории и воровать конфиденциальные данные с CI/CD-платформ.

В связи с бурным ростом популярности ИИ объявился новый вектор атаки — slopsquatting: злоумышленники начали использовать склонность больших языковых моделей (БЯМ, LLM) к галлюцинациям для внедрения в легитимные проекты небезопасного кода.

Из-за этой особенности умный помощник по разработке может ошибиться и вместо легитимной библиотеки предложить для использования вредоносную со схожим названием. По данным CodeScoring, в России ИИ-ассистентов применяют 30% разработчиков, и потенциально опасные галлюцинации происходят у LLM в 20% случаев.

Чтобы защититься от атак на цепочку поставок, эксперты советуют вести тщательный учет компонентов, используемых для сборки софта, при установке библиотек выставлять запрет на исполнение скриптов, а также следовать стандарту ГОСТ Р 56939-2024 и активнее внедрять технологии безопасной разработки.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru