Злоумышленник взломал официальные YouTube-аккаунты Microsoft

Злоумышленник взломал официальные YouTube-аккаунты Microsoft

Злоумышленник взломал официальные YouTube-аккаунты Microsoft

Некий киберпреступник взломал официальные аккаунты Microsoft на YouTube, после чего загрузил мошеннические видео, посвящённые криптовалюте Ponzi. Сам взлом произошёл приблизительно двадцать часов назад.

Подписчики официальных каналов Microsoft уже сообщили модераторам YouTube об инциденте.

Помимо прочего, злоумышленник вёл трансляцию старого доклада Билла Гейтса, который датируется июнем 2019 года. В процессе взломавший аккаунты преступник просил подписчиков и зрителей принять участие в небольшом конкурсе.

Суть этого конкурса заключается в следующем: пользователь должен отправить небольшую сумму в цифровой валюте, чтобы затем удвоить свои средства. Конечно же, никто ничего не возвращал доверчивым людям.

 

Сообщается, что схема Ponzi транслировалась на следующих каналах YouTube: Microsoft US, Microsoft Europe, Microsoft News.

Адрес Bitcoin, указанный в стримах злоумышленника пока не получил никаких взносов — видимо, никто из подписчиков не купился на развод.

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