В Windows 10 2004 Microsoft улучшила защиту от нежелательных программ

В Windows 10 2004 Microsoft улучшила защиту от нежелательных программ

В Windows 10 2004 Microsoft улучшила защиту от нежелательных программ

Стало известно ещё об одной особенности готовящейся к выходу Windows 10 2004 (или May 2020 Update). В этой версии Microsoft уделила внимание детектированию нежелательных программ и более глубокому интегрированию этой функции в операционную систему.

Нежелательные программы (PUA или PUP) нельзя строго отнести к вредоносному софту, однако их часто ставят в один ряд со зловредами.

При этом за созданием нежелательных приложений могут стоять вполне легитимные организации, но доверие к разработчикам, как правило, такой софт всё же подрывает. В целом, конечно, PUA приносят скорее вред, чем пользу.

Встроенная в Windows антивирусная программа Microsoft Defender и раньше могла обнаружить и удалить нежелательные приложения, однако для этого требовалось вручную активировать соответствующую функцию (например, через групповые политики).

В предстоящем релизе Windows 10 2004 разработчики Microsoft решили добавить новую опцию, обеспечивающую защиту по репутационному принципу. В результате операционная система будет оценивать рейтинг того или иного приложения или сайта.

В этом разделе настроек также можно будет отдельно активировать блокировку потенциально опасных программ.

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