RSA 2020: Недостаток регулирующих ИИ законов играет на руку преступникам

RSA 2020: Недостаток регулирующих ИИ законов играет на руку преступникам

RSA 2020: Недостаток регулирующих ИИ законов играет на руку преступникам

На проходящей в Сан-Франциско конференции RSA 2020 специалисты выразили беспокойство недостаточным количеством законов, регулирующих использование технологий машинного обучения.

Современные компании активно задействуют машинное обучение, однако киберпреступники тоже не отстают, пытаясь найти лазейки и скомпрометировать такие системы.

Эксперты настаивают, что недостаток регулирующих использование машинного обучения законов является одной из основных причин успешных атак злоумышленников.

Помимо прочих, на конференции RSA 2020 выступала заместитель генерального юрисконсульта Microsoft Кристин Гудвин, которая поделилась статистикой зафиксированных судами кибератак на системы машинного обучения. По словам специалиста, можно наблюдать опасную тенденцию в прецедентах, касающихся данной технологии.

Также эксперты обращают внимание, что существующие законы никак не описывают контрмеры, предназначенные для реагирования на атаки систем машинного обучения. Гудвин, например, подчеркнула, что существующих юридических рычагов недостаточно для воздействия на взламывающих платформы машинного обучения преступников.

В целом специалисты области сошлись на том, что в настоящее время необходимы новые механизмы, которые позволят с точки зрения закона справиться с растущей угрозой атак на системы машинного обучения.

Лучшие LLM ошибаются с ядовитыми грибами в каждом девятом случае

Разработчик Пётр Мигдал проверил, можно ли доверить нейросети самый рискованный этап тихой охоты — определение грибов по фотографии. Короткий ответ: если очень хочется однажды поужинать дважды, то можно. В бенчмарк вошли 1040 фотографий 55 видов грибов, наиболее распространённых в Польше.

Изображения взяли из датасета FungiTastic, созданного на основе Atlas of Danish Fungi. Полная база содержит свыше 600 тыс. снимков с экспертной классификацией, а для части образцов вид подтверждён анализом ДНК.

Модели показывали каждую фотографию и просили назвать пять наиболее вероятных видов на латыни. Дополнительно их не обучали и специальные инструменты не подключали.


Лучше остальных справилась Gemini 3.8 Flash: правильный вид оказался на первом месте в 65% случаев и попал в пятёрку ответов в 85%. Немного отстали Gemini 3.6 Flash с результатами 64% и 85%, а также Gemini 3.7 Flash — 61% и 82%. Внизу таблицы расположились Qwen 3.8 27B, MiniMax-M3 и Qwen 3.8 Flash.


Но высокая точность закончилась там, где начался вопрос безопасности. Gemini 3.8 Flash и Gemini 3.6 Flash примерно в 11% случаев определяли ядовитые грибы как съедобные виды. У GPT-5.6 Sol доля опасных ошибок достигла 24%, у Claude Opus 5 — 29%, а у Qwen 3.8 27B — 36%. То есть последняя модель потенциально отправляла в корзину не тот гриб чаще чем в каждом третьем случае.

Есть важная оговорка: нейросети напрямую не спрашивали, можно ли есть находку. Они определяли вид, а затем исследователь сопоставлял ответы с таблицей съедобности. Некоторые модели и вовсе отказывались давать классификацию.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru