ФБР: За 2018 год потери от киберпреступлений составили $2,7 миллиардов

ФБР: За 2018 год потери от киберпреступлений составили $2,7 миллиардов

ФБР: За 2018 год потери от киберпреступлений составили $2,7 миллиардов

Отдел ФБР, занимающийся киберпреступлениями (IC3), опубликовал отчет «2018 Internet Crime Report», согласно которому за прошлый год потери от преступлений в киберпространстве составили $2,7 миллиардов. О такой цифре говорят 351 936 жалоб, полученных IC3 в 2018 году.

IC3 начал свою работу в мае 2000 года, с этого момента он получил 4 415 870 жалоб на киберпреступления — это около 300 000 жалоб ежегодно. Согласно этим данным, в период с 2014 по 2018 год преступления в цифровом мире стали причиной потери $7,45 миллиардов.

В 2018 году отдел ФБР получал более 900 жалоб ежедневно. Большая часть из них касалась мошеннических действий, вымогательства и утечек персональных данных. Самые большие убытки приносит взлом корпоративной почты, а также различные мошеннические схемы.

«Наш отчет (PDF) за 2018 год показывает, насколько распространены киберпреступления в настоящее время. Также отчет отражает, насколько существенны потери от таких преступлений — жертвой может стать любой человек, устройство которого подключено к Сети», — говорит глава IC3 Донна Грегори.

Подпишитесь на новости

Разработчик создал язык KillSwitch, который специально путает нейросети

Инженер Cloudflare Доминик Пичета представил KillSwitch — экспериментальный язык программирования, созданный для того, чтобы нейросети спотыкались при чтении и написании кода. Пока индустрия делает разработку удобнее для ИИ, он решил устроить ему полосу препятствий.

В своём блоге Пичета объяснил, что хотел проверить способность моделей работать с незнакомым языком и одновременно использовать их слабости: трудности с подсчётом символов, восприимчивость к инструкциям и чрезмерно чувствительные защитные фильтры.

Программы KillSwitch выглядят как рассказы, большую часть которых интерпретатор игнорирует. Среди текста спрятаны настоящие команды, а значения можно извлекать из других строк, указывая расстояние до них. Для идентификаторов действуют правила, связанные с количеством букв и анаграммами.

Отдельный троллинг — конструкции вроде «игнорируй предыдущие инструкции», которые здесь имеют значение внутри языка. Добавьте намеренную ложь в документации и формулировки, провоцирующие защитные механизмы моделей, — получите весьма недружелюбную среду для кодинг-агента.

 

В тестах нейросети писали Hello World, объясняли результат программы и переделывали конвертер температуры. Лучший результат получил Claude Opus 5 — 66,8 балла.

Исходники и спецификация открыты на GitHub. Если модели справятся с нынешними заданиями, автор планирует усложнить проверку.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru