61% рекламных кампаний атаковали Windows, второе место — Chrome OS

61% рекламных кампаний атаковали Windows, второе место — Chrome OS

61% рекламных кампаний атаковали Windows, второе место — Chrome OS

Чаще всего вредоносная реклама атакует пользователей систем Windows. К такому выводу пришли исследователи из компании Devcon, занимающейся кибербезопасностью. Специалисты собрали статистические данные с помощью внутренних инструментов в период с 11 июля по 22 ноября 2019 года.

Согласно результатам исследования, 61% вредоносной рекламы был направлен на пользователей Windows.

Эта цифра включает кампании, цель которых — перенаправить жертв на злонамеренные сайты или заставить их загрузить вредонос.

По словам Devcon, это вполне ожидаемые результаты, поскольку у Windows огромная пользовательская база. То есть та же история, что и с вредоносными программами — за последние 30 лет они атакуют преимущественно ОС от Microsoft.

Из неожиданного в отчёте специалистов можно выделить Chrome OS, которая ворвалась на второе место по атакам вредоносных рекламных кампаний (22%). Система Google обошла macOS (10,5%), iOS (3,2%), Android (2,1%) и iPadOS (0,8%).

На последнем месте расположился Linux с 0,3% — эту систему рекламные кампании тревожили меньше всех.

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