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.

AM LiveКак эффективно защититься от шифровальщиков? Расскажем на AM Live - переходите по ссылке, чтобы узнать подробности

Мультиагентная система взяла на себя треть задач SOC в Yandex Cloud

Yandex Cloud сообщила, что автоматизировала значительную часть рутинных задач в своём центре мониторинга безопасности (SOC), внедрив мультиагентную систему на базе ИИ. По данным компании, около 39% операций, которые раньше занимали существенную долю рабочего времени аналитиков, теперь выполняют ИИ-помощники. Речь идёт о разборе алертов, первичном анализе инцидентов и поиске данных во внутренних базах.

Внутри SOC несколько ИИ-агентов работают параллельно: один сортирует входящие уведомления, другой перепроверяет данные и выявляет ошибки.

Такой подход позволяет снизить риск некорректных выводов и ускорить фильтрацию ложных срабатываний. По оценкам компании, время на обработку некорректных оповещений сократилось на 86%.

За два года Yandex Cloud прошла путь от экспериментов с ИИ в SOC до полноценной промышленной эксплуатации. Значимую роль сыграли RAG-технологии, которые позволяют моделям работать с актуальными документами и накопленной базой инцидентов. Мультиагентный подход, в свою очередь, сделал возможным разделить задачи между специализированными помощниками, способными учитывать контекст крупных корпоративных инфраструктур.

По словам Евгения Сидорова, директора по информационной безопасности Yandex Cloud, система помогает ускорять обнаружение угроз и автоматизировать обработку данных киберразведки. Он отмечает, что современные SOC-команды всё чаще работают на стыке ИБ и инструментов ИИ.

Мультиагентная система используется не только внутри компании, но и доступна клиентам облачной платформы — в частности, в сервисах Detection and Response и Security Deck. Их уже применяют организации из разных отраслей, включая финтех, здравоохранение и страхование, для автоматизации части процессов мониторинга.

ИИ-помощник, встроенный в сервисы, может разбирать инциденты пошагово, анализировать индикаторы компрометации и артефакты в контексте облачной инфраструктуры, а также предлагать варианты реагирования. Он также собирает дополнительные данные, например по IP-адресам, и формирует рекомендации по предотвращению дальнейших угроз.

AM LiveКак эффективно защититься от шифровальщиков? Расскажем на AM Live - переходите по ссылке, чтобы узнать подробности

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru