Ученые научились определять возраст авторов постов в соцсетях

Ученые научились определять возраст авторов постов в соцсетях

Ученые научились определять возраст авторов постов в соцсетях

Интересную разработку реализовали в Курчатовском институте — новая интеллектуальная компьютерная модель может анализировать публикуемые в социальных сетях тексты и определять возраст написавших их лиц.

Если присовокупить это нововведение к разработанной учеными ранее технологии определения пола по тексту — мы движемся к полной деанонимизации в Сети. Более того, на очереди у специалистов метод определения профессии и образования.

К работе над системой привлекли лингвистов, психологов и специалистов по анализу данных. На основе их заключений строилась специальная математическая модель, которая опирается на корреляцию между численными значениями различных параметров текста и характеристик автора.

Для создания этой модели потребовался машинный анализ огромного количества текстов, взятых в Сети, причем необходимым условием было наличие открытого профиля автора текста. Анализировать русскоязычные тексты таким образом стали сравнительно недавно.

«Наша задача — это разработка методики диагностирования возраста участника интернет-коммуникации на основе анализа количественных параметров его текстов», — цитируют «Известия» ведущего научного сотрудника Курчатовского комплекса НБИКС-природоподобных технологий Александра Сбоева.

«Эти исследования идут в рамках гранта Российского научного фонда».

По словам специалистов, эта модель поможет вычислить демографические характеристики автора текста даже в том случае, если он намеренно пытается свой возраст скрыть.

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

В Гарда Deception добавили MiTM-детектор и улучшили работу в филиалах

Компания «Гарда» выпустила обновление своей системы обмана «Гарда Deception». Новая версия предназначена для того, чтобы уменьшить нагрузку на ИТ-подразделения и повысить устойчивость инфраструктуры, а также упростить выявление действий злоумышленников в сетях заказчиков.

Буквально на днях мы обозревали версию Гарда Deception 2.1. Рассказали о ключевых функциональных возможностях, архитектуре, системных требованиях и кейсах использования системы.

Централизованное управление приманками через AD

Главное изменение — поддержка безагентного метода доставки и обновления приманок через групповые политики Microsoft Active Directory (AD GPO).

Это значит, что теперь ИБ-специалисты могут централизованно распространять и обновлять приманки, не вмешиваясь в работу сотрудников. Все обновления выполняются по расписанию и в скрытом режиме, что снижает влияние на пользовательские станции и делает сеть более стабильной.

Новый MiTM-детектор для LLMNR

Чтобы повысить точность выявления атак, в систему добавлен детектор атак на протокол LLMNR. Он способен фиксировать попытки Man-in-the-Middle в широковещательных протоколах, что позволяет отлавливать больше тактик, используемых злоумышленниками на ранних этапах проникновения.

Поддержка распределённых сетей

Для компаний с филиальной структурой появился модуль «Филиал/Branch». Он позволяет ловушкам работать автономно, даже если связь с центральным узлом временно пропадает — мониторинг при этом остаётся непрерывным. Такой режим особенно актуален для организаций с удалёнными офисами и производственными объектами.

Быстрее разбирать инциденты

Теперь события безопасности можно связывать с техниками MITRE ATT&CK прямо внутри «Гарда Deception». Это ускоряет анализ и помогает аналитикам быстрее понимать, какой сценарий атаки разворачивается и какие действия предпринимает злоумышленник.

Более реалистичные ложные персоны

Обновление добавило и новые возможности по созданию фейковых учётных записей. Можно загружать данные из CSV — например, списки отключённых сотрудников — а также использовать регулярные выражения для генерации идентификаторов и добавлять отчества. Чем реалистичнее приманка, тем выше шанс, что злоумышленник взаимодействует именно с ней, а не с реальными активами.

Руководитель продукта «Гарда Deception» Екатерина Харитонова отмечает, что новые функции направлены на повышение точности обнаружения атак и автоматизацию рутинных операций, чтобы сократить нагрузку на команды ИБ и упростить анализ угроз.

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