Опубликованы 20 наиболее часто используемых PIN-кодов

Опубликованы 20 наиболее часто используемых PIN-кодов

Опубликованы 20 наиболее часто используемых PIN-кодов

В конце прошлого месяца Тара Уилер, старший директор отдела исследований киберугроз и уязвимостей в Splunk, опубликовала список наиболее часто используемых PIN-кодов, которые применяются для защиты смартфонов. По словам Уилер, пользователям следует более ответственно подходить к выбору таких кодов.

Уилер утверждает, что 26% всех смартфонов можно взломать, используя ее список 20 самых популярных PIN-кодов. Сам топ-20 выглядит следующим образом:

  • 1234
  • 1111
  • 0000
  • 1212
  • 7777
  • 1004
  • 2000
  • 4444
  • 2222
  • 6969
  • 9999
  • 3333
  • 5555
  • 6666
  • 1122
  • 1313
  • 8888
  • 4321
  • 2001
  • 1010

Исследование показало, что наиболее часто используемым кодом для разблокировки и подтверждения действий на смартфоне является 1234. За ним идут 1111, 0000 и 1212. Процент их использования соответственно: 11%, 6%, 2% и 1%.

Эксперт считает, что с появлением в нашей жизни разблокировки смартфонов с использованием наших отпечатков пальцев или лица ситуация лишь усугубилась. Это объясняется тем, что люди все больше полагаются на биометрию, считая пароли чем-то устаревшим.

Однако коды все равно стоят на ступень выше в процессе аутентификации (вспомним, что иной раз для активации Face ID или Touch ID нужно ввести пароль), а это значит, что пользователям необходимо помнить — PIN-код должен быть устойчив к взлому.

Подпишитесь на новости

Наталья Касперская поставила под сомнение доверие к генеративному ИИ

Генеративный ИИ умеет писать тексты и код, но можно ли на него полагаться? Наталья Касперская считает, что с доверием к таким системам пока больше вопросов, чем ответов. В интервью корреспонденту Anti-Malware.ru Олесе Афанасьевой на BIS Summit она назвала критерий доверенности применительно к генеративному ИИ загадкой.

По объяснению Касперской, доверенная система должна работать с заранее заданными параметрами и обеспечивать предсказуемый результат.

Генеративный ИИ, по её оценке, под это определение не подпадает: он не способен каждый раз выдавать один и тот же результат.

«Критерий доверенности в применении к генеративному искусственному интеллекту для меня является загадкой», — заявила она.

Главная проблема, считает Касперская, — масштаб моделей. Огромное количество параметров и данных делает полноценную проверку такой системы практически недостижимой. Можно протестировать отдельные ответы и сценарии, но это ещё не доказывает надёжность всей модели.

«Вы можете сделать какие-то выборочные проверки, частичные. Они будут выборочными и частичными, они ничего не докажут», — подчеркнула Касперская.

Получается неудобный вопрос для бизнеса и государства: как доверять системе, поведение которой нельзя исчерпывающе проверить? По словам председателя правления АРПП «Отечественный софт», задача создания доверенного ИИ поставлена, но готового способа её решения она пока не видит.

Одними разговорами, считает Касперская, проблему не закрыть. Нужна совместная работа специалистов по ИИ и информационной безопасности, методистов и разработчиков стандартов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru