Йцукен и я: большинство россиян используют непростительно слабые пароли

Йцукен и я: большинство россиян используют непростительно слабые пароли

Йцукен и я: большинство россиян используют непростительно слабые пароли

Проанализировав массовые утечки персональных данных, специалисты компании DeviceLock выделили десять самых популярных связок «имя пользователя-пароль». Исследователи уделили особое внимание паролям россиян.

По словам команды DeviceLock, анализировались почти 5 миллиардов скомпрометированных учётных данных.

К сожалению, как можно судить из результатов, россияне всё ещё недостаточно ответственно подходят к выбору паролей: наиболее популярными оказались «йцукен» и «я».

Также в первую пятёрку вошли «любовь» и «привет», а в десятку — «наташа», «люблю», «максим», «андрей» и «солнышко».

Напомним, что все эти пароли киберпреступники могут легко подобрать в ходе брутфорс-атак, перебирая слова по словарям. Крайне не рекомендуется использовать для защиты аккаунтов слова из словаря.

К слову, в мире ситуация едва ли лучше. Самые популярные пароли за пределами России: «123456», «qwerty» и их вариации вроде «1q2w3e». В десятку также вошли «password» и «111111».

Разумеется, все они тоже известны злоумышленникам, которые при желании взломают учётную запись за считаные минуты.

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