ФБР: Жертвы киберпреступлений потеряли $3,5 млрд в 2019 году

ФБР: Жертвы киберпреступлений потеряли $3,5 млрд в 2019 году

ФБР: Жертвы киберпреступлений потеряли $3,5 млрд в 2019 году

Центр рассмотрения жалоб на киберпреступления (IC3), входящий в состав ФБР, опубликовал отчёт «2019 Internet Crime Report», в котором приводятся интересные данные относительно потерь от преступлений в цифровом пространстве.

Согласно представленной информации, киберпреступления привели к общим потерям физических лиц и компаний на сумму $3,5 миллиарда. Об этом говорят 467 361 жалоб, полученных IC3 за прошлый год.

По словам представителей, центр получил 4 884 231 с мая 2000 года. В среднем за год приходило около 340 тыс. сообщений, а в день — 1200. По подсчётам экспертов, с 2015 по 2019 год потери от преступлений в киберпространстве составили $10,2 миллиарда.

«Чаще всего физлица и бизнес жалуются на фишинг, мошенничество и вымогательство. К наибольшим потерям приводит взлом корпоративной почты (BEC)», — гласит отчёт IC3.

Глава IC3 Донна Грегори заявила, что в 2019 году злоумышленники сконцентрировались на развитии своей тактики, помогающей избежать детектирования.

«Киберпреступники настолько совершенствуют свой подход, что с каждым годом становится всё сложнее обнаружить их присутствие и отличить легитимное письмо от вредоносного», — подчеркнула Грегори.

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