21% опрошенных ИТ-экспертов боятся, что их подключённые туалеты взломают

21% опрошенных ИТ-экспертов боятся, что их подключённые туалеты взломают

21% опрошенных ИТ-экспертов боятся, что их подключённые туалеты взломают

Специалисты компании nCipher, специализирующейся на безопасности аппаратной составляющей, опубликовали результаты опроса 1800 экспертов в области кибербезопасности из 14 стран. Были затронуты темы защищённости IoT-продуктов, используемых в важных сферах жизнедеятельности.

Согласно отчёту аналитиков nCipher, 68% ИТ-специалистов обеспокоены тем, что киберпреступники могут просто изменить функции атакованного IoT-устройства. 54% опрошенных опасаются, что устройства «интернета вещей» попадут под контроль злоумышленников.

36% респондентов признались, что боятся шпионажа через подключённые к интернету устройства. Такой же процент экспертов переживают, что у них могут украсть деньги.

24% участников опроса сообщили о своих страхах, связанных с утечкой личной информации. 21% вообще боятся, что кибершутники взломают их подключённые туалеты.

Домашние термостаты — ещё один предмет обеспокоенности ИТ-специалистов. Каждый пятый респондент опасается, что недоброжелатели могут взломать эти девайсы.

В целом, результаты опроса nCipher приблизительно понятны: у экспертов в области безопасности есть вполне обоснованные страхи, связанные с проживанием в доме, где почти все подключено к Сети. Если хотите, это можно назвать профессиональной фобией.

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