Преступники используют фильмы Джокер и 1917 для привлечения внимания

Преступники используют фильмы Джокер и 1917 для привлечения внимания

Преступники используют фильмы Джокер и 1917 для привлечения внимания

Киберпреступники уже привыкли использовать популярные темы для привлечения внимания потенциальных жертв. В этот раз специалисты антивирусной компании «Лаборатория Касперского» проанализировали фишинговые атаки, в ходе которых использовались названия популярных фильмов.

По итогам исследования глобально нашлись более 20 фишинговых сайтов, заманивающих посетителей бесплатным просмотром новинок кино 2019 года.

Помимо этого, исследователи выявили 925 злонамеренных файлов, так или иначе связанных с данными фильмами.

Используя названия популярных фильмов, преступники с помощью фишинговых сайтов собирали персональные и финансовые данные посетителей.

Что касается рейтинга, то чаще всего злоумышленники задействовали тему фильма «Джокер» (304 вредоносных файла), после него идёт «1917» (215 вредоносных файлов) и «Ирландец» (179 вредоносных файлов).

Российский ИИ силён в науке, но застревает на пути к рынку

Россия стала третьей среди стран БРИКС и 20-й в мире по числу научных работ, представленных на десяти ведущих международных конференциях по машинному обучению и искусственному интеллекту. Результаты исследования опубликовал Наукометрический центр НИУ ВШЭ.

В 2020-2025 годах, по данным «Известий», российские организации представили 560 исследований, которые получили более 12,3 тыс. цитирований.

Средний показатель международной цитируемости составил 3,59 — выше, чем у Индии с её 3,10, несмотря на значительно меньший объём публикаций. Работ меньше, зато читают их заметно внимательнее.

Сильнее всего российская научная школа выглядит в математике машинного обучения, оптимизации и анализе формальных понятий. Заметные результаты также есть в компьютерном зрении и речевых технологиях.

Более 40% отечественных публикаций подготовлены при участии бизнеса. Среди компаний лидирует «Яндекс», среди университетов — НИУ ВШЭ и Сколтех, среди некоммерческих организаций — AIRI.

Но между хорошей статьёй и работающим продуктом всё ещё лежит довольно широкий технологический овраг. Развитию мешают дефицит вычислительных мощностей, ограниченный доступ к качественным данным и слабый перенос исследований в коммерческие решения. Отставание особенно заметно в обработке естественного языка, ИИ-агентах и инфраструктурных технологиях.

В Минцифры заявили, что намерены стимулировать спрос на отечественные ИИ-решения, развивать вычислительную инфраструктуру, совершенствовать регулирование и ускорять внедрение научных разработок.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru