Специалисты ООН расследуют целевые кибератаки КНДР на 17 стран

Специалисты ООН расследуют целевые кибератаки КНДР на 17 стран

Специалисты ООН расследуют целевые кибератаки КНДР на 17 стран

Специалисты Организации Объединенных Наций расследуют 35 инцидентов, в ходе которых Северная Корея организовала кибератаки против 17 стран. В ООН полагают, что правительственные хакеры пытались собрать деньги для финансирования программ по созданию оружия массового поражения.

На прошлой неделе издание Associated Press писало, что Северная Корея благодаря киберпреступной активности смогла заполучить в общей сумме $2 миллиарда. Атаки в основном проводились на финансовые учреждения и криптовалютные биржи.

Больше всего от КНДР досталось ближайшему соседу — Южной Корее, ее атаковали 10 раз. Второе место заняла Индия — 3 атаки на страну, третье место делят Бангладеш и Чили с двумя атаками.

Все остальные атакованные страны удостоились лишь одной атаки, среди них: Коста-Рика, Гамбия, Гватемала, Кувейт, Либерия, Малайзия, Мальта, Нигерия, Польша, Словения, Южная Африка, Вьетнам и Тунис.

По словам специалистов, они пытаются найти в кибератаках факт нарушений санкций ООН. На данный момент эксперты видят три способа, которыми киберпреступники Северной Кореи атаковали другие страны:

  1. Атаки через систему SWIFT, которая используется для перевода денежных средств между банками.
  2. Кража цифровой валюты — в этом случае атаки совершались как на биржи, так и на пользователей.
  3. Вредоносный майнинг криптовалюты.

Специалисты обеспокоены тем, что такие сложные кибератаки почти не несут никакого риска для злоумышленников, при этом принося им большую прибыль. Часто для осуществления такой атаки нужен только ноутбук и доступ к интернету.

ИИ сказал — ты согласился: учёные описали феномен когнитивной капитуляции

Исследователи из Университета Пенсильвании предложили новое объяснение тому, как люди взаимодействуют с ИИ. По их мнению, всё чаще пользователи не просто пользуются нейросетями, а буквально «сдаются» им. Этот феномен специалисты назвали «когнитивной капитуляцией» (cognitive surrender).

Если раньше люди использовали технологии вроде калькуляторов или GPS для отдельных задач — «разгружали» мозг, но сохраняли контроль, — то с ИИ ситуация меняется.

Всё чаще пользователи просто принимают ответы модели за истину, не проверяя и не анализируя их. Причём, как отмечают исследователи, это особенно заметно, если ответ звучит уверенно, гладко и без лишних сложностей. В таком случае у человека просто не включается внутренний «режим сомнения».

Чтобы проверить это, учёные провели серию экспериментов с участием более 1300 человек. Им предложили задачи на когнитивное мышление с подвохом, который требует не интуиции, а вдумчивого анализа.

Часть участников могла пользоваться ИИ-помощником, но с нюансом: модель специально давала неправильные ответы примерно в половине случаев. Результат оказался показательным.

 

Когда ИИ отвечал правильно, пользователи соглашались с ним в 93% случаев. Но даже когда он ошибался, люди всё равно принимали его ответ в 80% случаев. То есть большинство просто не перепроверяло результат, даже если он был неверным.

В среднем участники соглашались с ошибочным ИИ в 73% случаев и оспаривали его лишь в 19,7% случаев.

Более того, у тех, кто пользовался ИИ, уровень уверенности в своих ответах оказался выше — даже несмотря на то, что половина этих ответов была неправильной.

 

Интересно, что поведение менялось в зависимости от условий. Например, если участникам давали небольшие денежные стимулы за правильные ответы и мгновенную обратную связь, они чаще перепроверяли ИИ и исправляли ошибки. А вот дефицит времени, наоборот, усиливал зависимость от модели: под давлением дедлайна люди ещё охотнее доверяли ИИ.

Не все оказались одинаково уязвимы. Люди с более высоким уровнем так называемого флюидного интеллекта (fluid IQ) реже полагались на ИИ и чаще замечали его ошибки. А вот те, кто изначально воспринимал ИИ как авторитетный источник, чаще попадались на неверные ответы.

При этом сами исследователи подчёркивают: «когнитивная капитуляция» — не обязательно зло сама по себе. Если ИИ действительно работает лучше человека, логично ему доверять, особенно в задачах вроде анализа данных или оценки рисков.

Но есть важный нюанс: качество мышления в таком случае напрямую зависит от качества самой модели.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru