В России нужны технологии поиска преступников по цифровому отпечатку

В России нужны технологии поиска преступников по цифровому отпечатку

В России нужны технологии поиска преступников по цифровому отпечатку

Эксперты недовольны качеством раскрытия киберпреступлений в России — по их мнению, сейчас стране нужны новые технологии, которые бы позволили выявлять и находить преступников по цифровым следам.

На сегодняшний день ситуация развивается таким образом, что к 2023 году доля киберпреступлений может вырасти с 14 до 30%. Именно такой прогноз дают исследователи организации «Интернет-розыск».

Как передают «Известия», в МВД несогласны с такой статистикой. По словам представителей министерства, число раскрытых преступлений в цифровом пространстве в 2018-2019 годах выросло в полтора-два раза.

В прошлом году доля киберпреступлений от общего количества уголовных дел составила 14,3%. По данным Генеральной прокуратуры, в период с января по ноябрь правоохранители зарегистрировали 261 208 подобных инцидентов.

При этом в сравнении с прошлым годом прирост преступлений в киберпространстве составил 67,1%. А вот с процентом раскрываемости дела обстоят не очень хорошо — с 2016 по 2019 год этот показатель упал с 36% до 23%.

Специалисты в области кибербезопасности убеждены, что решить проблему можно с помощью принципиально новой системы учёта и идентификации на основе электронно-цифрового отпечатка, который будут оставлять различные гаджеты.

Однако стоит учитывать один нюанс, отмечают эксперты. Около 80% пострадавших от киберпреступлений, как правило, несут небольшой ущерб — менее пяти тысяч рублей. На такие инциденты уголовный кодекс не распространяется.

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