Facebook блокирует профили людей, сообщающих о фейковых аккаунтах

Facebook блокирует профили людей, сообщающих о фейковых аккаунтах

Facebook блокирует профили людей, сообщающих о фейковых аккаунтах

За последнюю неделю поступили многочисленные жалобы от пользователей Facebook. Пострадавшие утверждают, что соцсеть заблокировала их после сообщений о фейковых учётных записях.

Пользователи делятся своими историями в Twitter под хештегом #FacebookLockout. Судя по описанию проблемы, пользователь сообщает о поддельном аккаунте, а спустя 30 минут обнаруживает, что его собственный профиль заблокирован.

При этом неважно, о каком именно аккаунте сообщил пострадавший юзер. Встречались случаи жалоб на учётные записи, маскирующиеся под знаменитостей, политиков, а также на профили уже умерших членов семьи.

После блокировки, если пользователь пытается аутентифицироваться заново, Facebook просит пройти проверку безопасности — предоставить идентификатор. При этом некий баг мешает завершить процесс верификации, так что человек не может восстановить доступ к своему профилю.

Само собой, пользователи пытались связаться с представителями социальной сети, но в ответ — молчание.

Подпишитесь на новости

В НГУ создали платформу для проверки качества данных, на которых обучают ИИ

В Новосибирском государственном университете разработали «Каппу» — платформу для управления данными, на которых обучают ИИ. Она должна помочь разобраться, кто подготовил датасет, что в нём меняли и откуда взялась ошибка. Потому что кормить модель мусором, а потом удивляться её ответам — довольно странно.

О разработке и возможности подключения других вузов сообщил сам НГУ. Университетам предлагают бесплатную облачную версию на серверах НГУ либо платную установку в собственной инфраструктуре.

«Каппа» поддерживает разметку и проверку данных, фиксирует версии наборов и авторство изменений. Исправление ошибки сохраняется в новой версии, чтобы при следующем обучении не наступать на те же грабли.

Платформа также позволяет проверять разные модели на подготовленных датасетах. При обучении фиксируются версия данных и параметры, после — результаты тестирования на эталонных наборах. Во время эксплуатации телеметрия помогает отслеживать ошибки и замечать отклонения.

Локальная установка рассчитана в том числе на случаи, когда конфиденциальные данные нельзя выносить за пределы организации.

В репозитории разработчиков среди задач проекта указаны контроль обучения, отслеживание авторства разметки и соблюдения стандартов. Здесь ставка на прослеживаемость: прежде чем требовать от ИИ безупречных ответов, полезно выяснить, чему именно его учили.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru