Киберкомандование США планирует информационную войну против России

Киберкомандование США планирует информационную войну против России

Киберкомандование США планирует информационную войну против России

США намерены защитить выборы президента 2020 года от вмешательства российской стороны. Для этого, по словам зарубежных источников, кибернетическое командование работает над тактикой информационной войны, которая будет направлена на чиновников и бизнесменов из России.

О планах киберкомандования США сообщило издание Washington Post, ссылаясь на свои источники. По имеющимся данным, Запад постарается избежать прямых нападок конкретно на президента России — Владимира Путина.

В то же время основной целью киберкомандования может стать российская элита и её ключевые лица, при этом США подчёркнуто не хотят излишне провоцировать оппонентов.

Организовать информационную кампанию в современных условиях не представляет никакого труда — социальные сети и смартфоны приковали внимание большинства граждан продвинутых стран. Таким образом, любые психологические уловки и дезинформация будут влиять на определённый процент доверчивых людей.

По мнению Запада, именно через соцсети Россия проводила кампании по вмешательству в выборы президента в 2016 году. Этим США объясняют ответные меры в информационном пространстве.

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