Facebook будет проверять фото и видео на достоверность

Facebook будет проверять фото и видео на достоверность

Facebook будет проверять фото и видео на достоверность

Социальная сеть Facebook продолжает бороться с недостоверной информацией, для этого в компании вводят все новые меры. На этот раз одной из таких мер стала проверка достоверности информации на фото и видео.

О нововведениях говорится в официальном блоге соцсети. Разработчики реализовали модель на основе машинного обучения, которая будет учитывать различные сигналы взаимодействия вроде обратной связи от пользователей платформы.

Именно за счет использования этой модели социальная сеть планирует выявлять ложный контент. Похожий принцип уже используется при работе с публикациями пользователей или сообществ.

«В выявлении ложного контента нам помогут 27 партнеров в 17 разных странах по всему миру. Будет проводится фактчекинг, что поможет оперативно принимать меры против дезинформации», — пишет компания.

В частности, партнеры, о которых идет речь, имеют опыт объективной оценки медиаконтента вроде фотографий и видео.

В это месяце также стало известно о проблемах Facebook — значительное количество пользователей решили попрощаться с социальной сетью после ряда скандалов, касающихся персональных данных. Соответствующее данные показывает исследование Pew Research Center, которым поделился центр.

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