Всего 5% пользователей могут распознать фишинговое письмо

Всего 5% пользователей могут распознать фишинговое письмо

Всего 5% пользователей могут распознать фишинговое письмо

С какой долей вероятности вы сможете вычислить фишинговое письмо? Большинство людей считают, что они без труда определят злонамеренные электронные сообщения, но на деле это не так — по данным Security.org, лишь 5% пользователей способны безошибочно распознать фишинг.

Исследователи оросили около тысячи человек, результаты многих могут удивить: 96% респондентов знали о фишинге, 88% считали, что могут вычислить такие письма.

При этом 47% не подозревали, что фишинг можно осуществить через софт; 43% полагали, что рекламные объявления безопасны; а 30% опрошенных не догадывались, что площадки соцсетей могут быть источником фишинга.

Фишинг, бесспорно, считается одной из главных киберугроз на сегодняшний день. Так, в 2018 ФБР насчитало более 26 300 жертв данной формы атак. Фишинг прочно занимает место в топ-4 наиболее распространённых киберпреступлений.

Среди опубликованных результатов исследования интересно выделить одну инфографику, на которой отмечен процент пользователей, не подозревающих, что фишинг можно осуществить через софт или соцсети:

Но самый удручающий результат аналитики получили при вычислении процента людей, способных по-настоящему отличить фишинг от нормального письма. Таких набралось всего 5%.

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