TypingDNA получил $7 млн на идентификацию человека по вводу текста

TypingDNA получил $7 млн на идентификацию человека по вводу текста

TypingDNA получил $7 млн на идентификацию человека по вводу текста

Стартап TypingDNA выбил себе $7 миллионов на интересную инициативу — ИИ-технологию, способную идентифицировать людей, опираясь на их способ ввода текста на клавиатуре. По словам представителей, метод должен работать как на ноутбуках, так и на мобильных устройствах.

Получается что-то вроде «биометрии ввода текста». На деле система учитывает временные интервалы между нажатиями клавиш, а также промежутки, в течение которых клавиши остаются зажатыми.

Сама идея далеко не новая; например, опубликованная на PCWorld статья описывает исследование в этой области, которое проводилось ещё двадцать лет назад. Тогда эксперты пришли к выводу, что внедрению технологии мешает неточность идентификации.

А специалисты из TypingDNA утверждают, что разработанный ими метод вычисления паттернов способен обеспечить точность от 99% до 99.9%.

По словам главного идейного вдохновителя стартапа, TypingDNA в настоящее время работает с банками, платёжными и финансовыми приложениями, платформами онлайн-обучения и государственными сервисами — всеми, для кого важен вопрос идентификации и предотвращения мошенничества.

Разработанный экспертами TypingDNA API открыт для всех, особенно приветствуется вклад разработчиков, которые могут дополнить и усовершенствовать продукты и приложения специалистов.

Сооснователь TypingDNA заявил, что достаточно всего лишь небольшого куска текста, чтобы вычислить конкретного человека с большой долей вероятности.

Подпишитесь на новости

Разработчик создал язык KillSwitch, который специально путает нейросети

Инженер Cloudflare Доминик Пичета представил KillSwitch — экспериментальный язык программирования, созданный для того, чтобы нейросети спотыкались при чтении и написании кода. Пока индустрия делает разработку удобнее для ИИ, он решил устроить ему полосу препятствий.

В своём блоге Пичета объяснил, что хотел проверить способность моделей работать с незнакомым языком и одновременно использовать их слабости: трудности с подсчётом символов, восприимчивость к инструкциям и чрезмерно чувствительные защитные фильтры.

Программы KillSwitch выглядят как рассказы, большую часть которых интерпретатор игнорирует. Среди текста спрятаны настоящие команды, а значения можно извлекать из других строк, указывая расстояние до них. Для идентификаторов действуют правила, связанные с количеством букв и анаграммами.

Отдельный троллинг — конструкции вроде «игнорируй предыдущие инструкции», которые здесь имеют значение внутри языка. Добавьте намеренную ложь в документации и формулировки, провоцирующие защитные механизмы моделей, — получите весьма недружелюбную среду для кодинг-агента.

 

В тестах нейросети писали Hello World, объясняли результат программы и переделывали конвертер температуры. Лучший результат получил Claude Opus 5 — 66,8 балла.

Исходники и спецификация открыты на GitHub. Если модели справятся с нынешними заданиями, автор планирует усложнить проверку.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru