Технологии будущего в ИБ обсудят эксперты Кода ИБ в Казани

Технологии будущего в ИБ обсудят эксперты Кода ИБ в Казани

Технологии будущего в ИБ обсудят эксперты Кода ИБ в Казани

ИБ не живет в отрыве от новых технологий: большие данные, машинное обучение, блокчейн, интернет вещей, роботизация. Что нужно знать безопаснику, чтобы не отстать от прогресса и уже сегодня применять у себя в компании технологии будущего, - расскажут эксперты конференции Код информационной безопасности 3 октября в Казани.

Новыми технологиями в работе с пользователями поделятся спикеры из Москвы, Санкт-Петербурга и Казани. Так Сергей Петренко (Университет Иннополис) расскажет про искусственный интеллект в кибербезопасности, а Максим Луганский (Micro Focus) в своем докладе прольет свет на вопросы контроля действий над привилегированными пользователями. Теме утечки данных черед мобильные телефоны будет посвящено выступление Андрея Шамовки (Cross Technologies). Об обеспечении защиты удаленного доступа к информационным ресурсам компании пойдет речь во время доклада Павла Луцика (КриптоПро).

В рамках секций «Люди» и «Технологии» также прозвучат выступления таких российских вендоров и интеграторов как Ростелеком-Солар, СтаффКоп, Лаборатория Касперского, НумаТех, ГазинформСервис, SkyDNS, SearchInform, Доктор Веб.

Напомним, впервые "Код информационной безопасности" прошел в Екатеринбурге в 2005 году. В 2019 году он пройдет в 5 странах и 23 городах. Это самое масштабное русскоязычное событие в сфере ИБ.

Принять участие в конференции, став ее слушателем или докладчиком, можно подав заявку на сайте https://kazan.codeib.ru/. Количество мест ограничено.

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