Google тестирует в Chrome функцию борьбы с фишинговыми сайтами

Google тестирует в Chrome функцию борьбы с фишинговыми сайтами

Google тестирует в Chrome функцию борьбы с фишинговыми сайтами

Google работает над внедрением новой функции безопасности в своем браузере Google Chrome. Ее основная задача — предупреждать пользователей при посещении сайтов, адрес которых очень похож на адрес популярных легитимных ресурсов. В корпорации считают, что такой подход обезопасит пользователей от фишинговых атак.

В тестовой Canary-версии для разработчиков Chrome 74 добавлена эта новая возможность, пока в качестве эксперимента. Она должна уведомлять при посещении URL, который пытается замаскироваться под популярный веб-ресурс.

Среди таких злонамеренных адресов могут быть следующие: appl3.com, tw1tter.com или m1crosoft.com.

При попытке посещения такого URL Chrome задаст пользователю вопрос: «Вы хотели перейти по ссылке [url]?». Например, если попробовать зайти на appl3.com, браузер спросит: «Вы хотели перейти по ссылке http://apple.com/?»

Чтобы проверить данную фичу, вы можете загрузить Chrome Canary, однако следует помнить, что это всего лишь экспериментальная версия, так что возможны частичные сбои или некорректная работа.

На прошлой неделе один из разработчиков браузера Chrome заявил, что Защитник Windows — единственный благонравный антивирус на рынке.

Подпишитесь на новости

В VK Business Analytics добавили ИИ для поиска сбоев в бизнес-процессах

Заказ опоздал, отделы кивают друг на друга, а крайний снова аналитик. VK Tech обновил VK Business Analytics: новые инструменты помогают находить причины проблем на стыке процессов, автоматически размечать рабочие операции и готовить задания для автоматизации.

О возможностях компания рассказала в своём блоге. Обновление затронуло Process Mining, Task Mining и ИИ-ассистента, который отвечает на вопросы с учётом того, как компания работает на самом деле.

В Process Mining появился мультипроцессный граф — общая схема связанных процессов на основе данных корпоративных систем. Например, он помогает выяснить, почему сорвался срок заказа: проблема могла возникнуть при согласовании документов, хотя заметили её уже на этапе исполнения.

В Task Mining ИИ взял на себя разметку операций. Алгоритм находит повторяющиеся цепочки действий на рабочих компьютерах, а языковая модель присваивает им понятные названия с учётом специфики бизнеса. Анализ ведётся без привязки к конкретным сотрудникам. На выходе — список направлений для оптимизации и технические задания для автоматизации.

ИИ-ассистент использует контекстную модель, собранную из данных обоих модулей. Она учитывает даже обходные шаги, которых нет в регламентах. Аналитик задаёт вопрос обычным языком, а получает текст, график, карту процесса или дашборд.

По замыслу разработчиков, ручного разбора станет меньше.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru