Российская команда заняла первое место на соревнованиях CTFZone 2020

Российская команда заняла первое место на соревнованиях CTFZone 2020

Российская команда заняла первое место на соревнованиях CTFZone 2020

На прошедших выходных завершились международные соревнования по этичному хакингу CTFZone 2020, организатором которых выступила компания BI.ZONE. В финал прошли команды из России, Китая, Италии, США, Польши и Японии.

На соревнованиях CTF (Capture The Flag) команды специалистов пробуют свои силы в решении практических задач из области кибербезопасности. За это они получают уникальный набор символов, который как раз и называется «флагом».

Если команда побеждает на турнире CTFZone, она автоматически получает место в финале DEF CON CTF. Всего таких соревнований, открывающих путь в  финал DEF CON CTF, по всему миру шесть.

В этот раз из-за непростой эпидемиологической ситуации финал соревнования проходил онлайн (формат — Attack/Defense). Каждой команде дали по серверу или небольшой сети, функционирование и защиту которой необходимо было поддержать.

Параллельно этичные хакеры должны были выявить как можно больше уязвимостей в сервисах своих противников. Участвующим в конкурсе нужно было продемонстрировать подготовленность во многих областях: безопасность приложений, прикладная криптография, обратный инжиниринг.

После напряжённой борьбы, которая длилась 24 часа, призовой фонд в размере $18 000 достался командам из России и Китая, занявшим первые три места. Первое место досталось российской команде, которая теперь имеет право выступить в финале DEF CON CTF.

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

Языковые модели тупеют от мусорных данных из интернета

Группа исследователей из Университета Техаса и Университета Пердью предложила необычную идею: большие языковые модели (LLM), вроде ChatGPT, могут «тупить» от некачественных данных примерно так же, как люди — от бесконечных часов в соцсетях.

В отчёте специалисты выдвигают «гипотезу гниения мозга LLM». Суть проста: если продолжать дообучать языковую модель на «мусорных» текстах из интернета, она со временем начнёт деградировать — хуже запоминать, терять логику и способность к рассуждению.

Авторы понимают, что отличить хороший контент от плохого сложно. Поэтому они решили изучить 100 миллионов твитов с HuggingFace и отобрать те, что подходят под определение «junk».

В первую группу попали короткие твиты с большим количеством лайков и репостов — те самые, которые вызывают максимальное вовлечение, но несут минимум смысла. Во вторую — посты с «низкой семантической ценностью»: поверхностные темы, кликбейт, громкие заявления, конспирология и прочие «триггерные» темы.

 

Чтобы проверить качество отбора, результаты GPT-4o сверили с оценками трёх аспирантов — совпадение составило 76%.

Учёные обучили четыре разные языковые модели, комбинируя «мусорные» и «качественные» данные в разных пропорциях. Потом прогнали их через тесты:

  • ARC — на логическое рассуждение,
  • RULER — на память и работу с длинным контекстом,
  • HH-RLHF и AdvBench — на этические нормы,
  • TRAIT — на анализ «личностного стиля».

Результаты оказались любопытными: чем больше в обучающем наборе было «интернет-мусора», тем хуже модель справлялась с задачами на рассуждение и память. Однако влияние на «этичность» и «черты личности» было неоднозначным: например, модель Llama-8B с 50% «мусора» даже показала лучшие результаты по «открытости» и «низкой тревожности».

Исследователи сделали вывод: переизбыток интернет-контента может привести к деградации моделей и призвали разработчиков тщательнее отбирать данные для обучения. Особенно сейчас, когда всё больше онлайн-текста создаётся уже самими ИИ — и это может ускорить эффект так называемого model collapse, когда модели начинают обучаться на собственных ошибках.

Учёные шутят: если так пойдёт и дальше, возможно, придётся вернуться к книгам — хотя бы ради того, чтобы «накормить» модели чем-то действительно качественным.

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