Кравший госдокументы подрядчик АНБ признан виновным, ему грозит 9 лет

Кравший госдокументы подрядчик АНБ признан виновным, ему грозит 9 лет

Кравший госдокументы подрядчик АНБ признан виновным, ему грозит 9 лет

Бывший подрядчик Агентства национальной безопасности (АНБ) США признан виновным в краже конфиденциальных документов, которые он хранил у себя в Мэриленде. Федеральный окружной суд в Балтиморе признал виновным 54-летнего Гарольда Мартина в краже и хранении информации, угрожающей национальной безопасности.

Сторона обвинения заявила, что Мартин будет приговорен к девяти годам заключения в тюрьме. Ходатайство об условно-досрочном освобождении обвиняемый сможет подать через три года.

Напомним, что ФБР арестовало Гарольда Мартина в 2016 году. Ему вменялась кража документов государственной важности, свою незаконную деятельность Мартин вел с 1996 по 2016 года.

Федеральные агенты изъяли у Мартина ноутбуки и другие устройства, которые он хранил у себя дома. Также у обвиняемого были обнаружены шесть коробок с документами.

По меньшей мере 50 терабайт были извлечены из устройств Мартина.

Позже обвиняемый заявил суду, что страдает от СДВГ (синдром дефицита внимания и гиперактивности), благодаря чему получил время на лечение от этого недуга. Судя по всему, теперь внимания ему достаточно, дефицита быть не должно.

Напомним, что в 2016 году на сайте Министерства юстиции США появилась информация об аресте «второго Сноудена».

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