В iOS 14 Apple готовит серьёзный аналог 1Password и LastPass

В iOS 14 Apple готовит серьёзный аналог 1Password и LastPass

В iOS 14 Apple готовит серьёзный аналог 1Password и LastPass

Менеджер паролей от Apple, встроенный в мобильную операционную систему iOS, в скором времени может стать ещё функциональнее. Таким образом, он полностью заменит сторонние решения вроде 1Password и LastPass.

Согласно опубликованной 9to5Mac информации, значительные изменения во встроенном менеджере паролей ожидаются с выходом iOS 14.

Сейчас механизм iCloud Keychain может хранить ваши пароли, а при случае заполнять ими формы для входа в аккаунты.

Однако эта реализация проигрывает конкурентам отсутствием некоторых функций: нет напоминаний о смене давно используемых паролей, нет поддержки разных опций двухфакторной аутентификации (2FA).

Как пишет издание 9to5Mac, в iOS 14 Apple добавит как рекомендации по смене паролей, так и поддержку разного типа 2FA. Пока непонятно, сделают ли купертиновцы собственный механизм аутентификации (как Google Authenticator или Authy).

Однако основной мотив корпорации — свести на нет зависимость от SMS и электронной почты как от неотъемлемой составляющей двухфакторной аутентификации.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Российские учёные научили ИИ ловить фейковые фото и нелепые изображения

Исследователи из AIRI, Сколтеха, MWS AI и МФТИ по-новому решили одну из наиболее сложных задач компьютерного зрения — выявление изображений с нелогичным содержанием, вроде рыцаря с мобильником или пингвина на велосипеде.

Разработанный ими метод TLG (Through the Looking Glass, «В Зазеркалье») использует ИИ для создания текстовых описаний картинок и обнаружения противоречий при сопоставлении с визуальным содержанием.

В комментарии для «Известий» один из соавторов проекта, доктор компьютерных наук Александр Панченко пояснил: существующие ИИ-модели хорошо распознают элементы картинок, но плохо улавливают контекст — далеко не всегда понимают совместимость представленных объектов с точки зрения здравого смысла.

Чтобы проверить действенность своего подхода, экспериментаторы создали датасет, включив него 824 изображения с нелепыми ситуациями. Тестирование алгоритма показало точность распознавания до 87,5%, что на 0,5-15% выше показателей других существующих моделей, а также большую экономию вычислительных ресурсов.

Новаторская разработка, по словам Панченко, способна повысить надежность систем компьютерного зрения. После доработки и дообучения ее также можно будет использовать для модерации контента — к примеру, для выявления фейковых фото.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru