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

Разработчик создал язык KillSwitch, который специально путает нейросети

Инженер Cloudflare Доминик Пичета представил KillSwitch — экспериментальный язык программирования, созданный для того, чтобы нейросети спотыкались при чтении и написании кода. Пока индустрия делает разработку удобнее для ИИ, он решил устроить ему полосу препятствий.

В своём блоге Пичета объяснил, что хотел проверить способность моделей работать с незнакомым языком и одновременно использовать их слабости: трудности с подсчётом символов, восприимчивость к инструкциям и чрезмерно чувствительные защитные фильтры.

Программы KillSwitch выглядят как рассказы, большую часть которых интерпретатор игнорирует. Среди текста спрятаны настоящие команды, а значения можно извлекать из других строк, указывая расстояние до них. Для идентификаторов действуют правила, связанные с количеством букв и анаграммами.

Отдельный троллинг — конструкции вроде «игнорируй предыдущие инструкции», которые здесь имеют значение внутри языка. Добавьте намеренную ложь в документации и формулировки, провоцирующие защитные механизмы моделей, — получите весьма недружелюбную среду для кодинг-агента.

 

В тестах нейросети писали Hello World, объясняли результат программы и переделывали конвертер температуры. Лучший результат получил Claude Opus 5 — 66,8 балла.

Исходники и спецификация открыты на GitHub. Если модели справятся с нынешними заданиями, автор планирует усложнить проверку.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru