Facebook будет оценивать репутацию пользователей для борьбы с фейк-ньюз

Facebook будет оценивать репутацию пользователей для борьбы с фейк-ньюз

Facebook будет оценивать репутацию пользователей для борьбы с фейк-ньюз

Очередная мера борьбы с распространителями ложной информации была предпринята социальной сетью Facebook. Компания решила ввести шкалу оценки профилей пользователей «от нуля до одного», по которой будет определяться степень благонадежности того или иного пользователя.

Основная цель этой меры — пресечь распространение так называемых фейковых новостей и ложной информации.

Примечательно, что представители соцсети не раскрыли, как именно будет оцениваться тот или иной пользователь. На основании каких критериев будет присуждаться рейтинг пока тоже непонятно.

Причина, по которой в Facebook не раскрывают эту информацию, довольно проста — если распространителям дезинформации и другим злоумышленникам станут доступны эти данные, они не преминут использовать их в своих целях.

Это бы свело на нет все попытки компании бороться с фейковыми новостями.

Сегодня также стало известно, что социальная сеть «почистила» свою платформу, как и смежный сервис Instagram, от части русских и иранских аккаунтов. В качестве причины социальная платформа указала подозрительные действия, имевшие характер организованной деятельности.

По словам представителей соцсети, создавались целые сети аккаунтов, которые вводили других пользователей в заблуждение.

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