Экс-Symantec выпустил бесплатный инструмент для выявления Twitter-ботов

Экс-Symantec выпустил бесплатный инструмент для выявления Twitter-ботов

Экс-Symantec выпустил бесплатный инструмент для выявления Twitter-ботов

NortonLifeLock (бывший Symantec) на прошлой неделе выпустил бета-версию бесплатного расширения для браузеров, с помощью которого пользователи Twitter могут выявить ботов на этой социальной площадке.

Инструмент получил имя BotSight, в настоящее время его можно установить в браузеры Google Chrome, Brave и Firefox.

Разработчики также планируют создать соответствующее мобильное приложение и версию аддона, которая будет работать с Microsoft Edge.

По словам команды NortonLifeLock, BotSight использует модель машинного обучения для детектирования ботов в Twitter, при этом инструмент демонстрирует высокий процент точного выявления подобных аккаунтов.

В результате пользователи смогут отличить посты ботов в ленте, поиске и разделе с трендами. Чтобы выявить аккаунт-робот, BotSight анализирует более 20 особенностей учётной записи: имя, описание и скорость набора подписчиков.

После установки расширения пользователи увидят рядом с аккаунтами проценты и иконки трёх цветов: зелёный, жёлтый и красный. С помощью этих индикаторов можно понять, насколько вероятно, что вы общаетесь с ботом (или читаете его твиты). Пример:

На сегодняшний день разработчики проанализировали более 100 000 аккаунтов и пришли к выводу, что около 5% твитов публикуются ботами.

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