За две недели Mozilla блокировала почти 200 вредоносных Firefox-аддонов

За две недели Mozilla блокировала почти 200 вредоносных Firefox-аддонов

За две недели Mozilla блокировала почти 200 вредоносных Firefox-аддонов

За последние две недели команда Mozilla, специализирующаяся на проверке расширений, заблокировала 197 вредоносных аддонов для браузера Firefox. Все они выполняли злонамеренный код, крали пользовательские данные и использовали обфускацию для маскировки своего исходного кода.

Все выявленные расширения были забанены и удалены с площадки Mozilla, куда их в будущем уже не допустят. Помимо этого, разработчики отключили все эти аддоны на стороне пользователей, уже успевших установить сомнительные расширения.

За разработкой 129 обнаруженных вредоносных аддонов стояла компания 2Ring. Команда Mozilla выяснила, что после установки в браузер эти расширения пытались загрузить и выполнить код со стороннего удалённого сервера.

Напомним, что согласно правилам Mozilla, все аддоны должны быть самодостаточными — содержать весь необходимый для работы код. Динамически качать что бы то ни было с удалённого сервера строго запрещается. Корпорация особенно придирчиво требует соблюдения именно этого условия.

Ещё шесть сомнительных расширений разрабатывались Tamo Junto Caixa — они выполняли сторонний код непосредственно в Firefox.

Остальные попавшие в бан аддоны незаконно собирали данные пользователей.

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