Обнаженные Мамаев с женой и другие российские звезды утекли в Сеть

Обнаженные Мамаев с женой и другие российские звезды утекли в Сеть

Обнаженные Мамаев с женой и другие российские звезды утекли в Сеть

Киберпреступники собрали целую коллекцию фотографий интимного характера российских селебрити. Среди пострадавших есть Павел Мамаев и его супруга, жена главы «Госконцерта» и председателя совета директоров РМГ Сергея Бунина, Юлия Ковальчук и бизнесмен Дмитрий Якубовский со своей супругой.

Первоначально злоумышленники опубликовали добытые снимки во взломанном аккаунте Instagram, принадлежащем российской актрисе Марии Горбань. Факт взлома подтвердила сама владелица учетной записи.

«Простите за тот стыд и позор на моем основном профиле. Его взломали, и в данный момент все делается для того, чтобы вырвать его из рук злоумышленников», — пролила свет на ситуацию актриса.

Помимо этого, преступники также предлагают любому желающему купить у них полный архив снимков интимного характера. Также во взломанном аккаунте было размещена реклама услуг по взлому любых телефонов звезд.

Напомним, что за такие деяние «хакеры» получают вполне реальные наказания. Например, человек, стоящий за взломом аккаунтов iCloud сотен людей, среди которых также были и знаменитости, в августе был приговорен к тюремному заключению. Об этом сообщило Министерство юстиции США.

26-летний Джордж Гарофано, житель Коннектикута, проведет за решеткой восемь месяцев. Еще в апреле он признал себя виновным «в получении несанкционированного доступа к защищенному компьютеру для сбора информации».

Это дело вызвало общественный резонанс после того, как фотографии интимного характера таких звезд, как Дженнифер Лоуренс, Кирстен Данст и Арианы Гранде стали доступны широкой публике.

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

Google представил VaultGemma — LLM с дифференциальной приватностью

В семействе больших языковых моделей (БЯМ, LLM) с открытым кодом, разработанных в Google, прибавление. Новинка VaultGemma не запоминает конфиденциальные данные при обучении, что предотвращает их слив пользователям.

ИИ-модель, построенная на базе Gemma 2 и работающая по 1 млрд параметров, прошла предварительный тренинг с применением метода дифференциальной приватности (differential privacy) — он добавляет в процесс обучения эталонный шум для ограничения возможности запоминания.

К сожалению, такой подход снижает не только риск утечки конфиденциальных данных, но также точность и быстродействие LLM. Чтобы найти оптимальный баланс между приватностью, практичностью и затратами на вычисления, в Google провели специальное исследование.

Бенчмаркинг показал, что по производительности VaultGemma сравнима с моделями той же величины, но без гарантий конфиденциальности.

 

Подробная информация о новом opensource-проекте, способном ускорить создание приватных и безопасных ИИ-систем для медучреждений, финансовых институтов и госсектора, выложена на Hugging Face и Kaggle.

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