ИИ научился вычислять потенциальных керченских стрелков

ИИ научился вычислять потенциальных керченских стрелков

ИИ научился вычислять потенциальных керченских стрелков

Разработки российских специалистов уже сейчас могут выявлять потенциально опасных для общества лиц по их поведению в интернете, заявляет директор по инновациям IT-кластера Физтехпарк в Долгопрудном Сергей Ручьев.

В частности, такие задачи может решать нейросеть, разрабатываемая в содружестве с экспертами платформы “Умная страна” на базе Центра Нейроинноваций. Нейросеть уже научилась не просто отслеживать опасный контент в интернете и соцсетях, но и людей, которые попадают под его влияние.

Подобные заключения делаются на основе целого ряда анализируемых параметров, таких как вовлеченность, просмотры определенного контента и время проводимое за этим, перепосты, комментарии и т.п.

Кроме того, базовый алгоритм унифицированного массива данных может анализировать и показатель уровня жизнестойкости подростка (hardiness) - ключевой параметр определения потенциальных серийных убийц, садистов и самоубийц.

Низкие и критически низкие показатели жизнестойкости до сих пор были для клиницистов и высокопрофессиональных психологов сигналом к опасному и неизбежному эмоциональному выпаду (взрыву).

Сложность определения предельно низких колебаний hardiness в скрытом характере переживаний, как это было с 18-летним Владиславом Росляковым, совершившим массовое убийство учащихся Керченского политехнического колледжа.

«В случае «керченского стрелка», он, несомненно, был бы выявлен и определенным образом маркирован нейросетью. Но на сегодняшний день проблема заключается в том, что подобными системами пока  никто из серьезных структур не интересуется», — объясняет Сергей Ручьев.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

CICADA8 запустила платформу VM для управления уязвимостями в сети

CICADA8 объявила о запуске CICADA8 VM — платформы для управления уязвимостями внутри корпоративной сети. По словам компании, решение ориентировано на крупные организации с филиальной сетью и призвано помочь с автоматическим контролем уязвимостей во внутреннем периметре.

Пара конкретных цифр, которые приводят разработчики: развёртывание в продуктивной среде занимает около 12 минут, сканирование подсети /24 — от 9 минут.

Платформа, по их данным, выдерживает одновременную проверку до 40 тысяч хостов и поддерживает мультитенантность, что должно облегчать масштабирование и снижать нагрузку на сеть заказчика.

CICADA8 VM предлагает гибкие настройки рабочего процесса: можно выстраивать собственные этапы и логику обработки уязвимостей, распределять роли в команде и тонко настраивать схемы сканирования под конкретные задачи бизнеса. Это даёт администраторам возможность адаптировать процесс под внутренние политики и риски.

Платформа интегрируется с CICADA8 ETM и формирует единую экосистему для управления внешними и внутренними рисками. Из единого интерфейса, как утверждают в компании, доступны инструменты для мониторинга уязвимостей, поиска фишинговых сайтов с упоминанием бренда, обнаружения утечек исходного кода и корпоративных данных, а также отслеживания упоминаний об инцидентах в СМИ, соцсетях и даркнете.

Руководитель продуктового портфеля CICADA8 Кирилл Селезнев отмечает, что в будущем в платформу планируют внедрять инструменты на базе искусственного интеллекта для улучшения верификации и приоритизации уязвимостей. По его словам, это должно помочь сократить объём ручной работы и повысить точность оценки рисков.

В сухом остатке — на рынке появилась ещё одна платформа для управления уязвимостями, рассчитанная на большие и распределённые инфраструктуры; насколько она пригодна в реальных условиях, покажут внедрения и независимые тесты.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru