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.

Подпишитесь на новости

Злоумышленник использовал DeepSeek для атак на университеты

Злоумышленник под псевдонимом BUGSTER использовал DeepSeek V4 как помощника для разведки, написания скриптов и подготовки атак на организации в Индии. Среди целей были университеты. В одном из подтверждённых взломов он похитил базу с более чем 5200 записями, включая персональные данные студентов.

Операцию разобрали исследователи из Unit 42. По их оценке, оператор пользовался простыми инструментами и заметно зависел от сгенерированных ИИ материалов, но это не помешало ему добиться результата.

BUGSTER связал DeepSeek с фреймворком Hermes Agent, а Cursor использовал как дополнительный инструмент разработки. Исследователи обнаружили конфигурации с отключёнными ограничениями безопасности.


В одной атаке ИИ помогал составлять разведывательные отчёты и готовить перебор паролей к университетскому сайту. Инструмент отметил одну учётную запись WordPress как действительную. В отдельном эпизоде злоумышленник получил доступ к базе MongoDB и выгрузил тысячи записей.

Аппетиты университетами не ограничились: оператор настраивал специализированных ботов для консультаций по VoIP-мошенничеству, занимался подбором паролей от Wi-Fi и разведкой крупных держателей криптовалюты.


Главный вывод Unit 42: ИИ снижает порог входа в разные виды киберпреступности. Для ущерба уже не обязательно быть сильным специалистом во всех задействованных областях, часть недостающих знаний можно получить в чате.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru