Из-за COVID-19 число уязвимых компьютеров в России увеличилось на 230%

Из-за COVID-19 число уязвимых компьютеров в России увеличилось на 230%

Из-за COVID-19 число уязвимых компьютеров в России увеличилось на 230%

Из-за вынужденной самоизоляции, вызванной распространением коронавирусной инфекции COVID-19, число уязвимых Windows-компьютеров в России увеличилось на 230%. Соответствующую статистику, согласной которой эта цифра составила 101 тысячу, представили специалисты компании DeviceLock.

Как пояснил основатель DeviceLock Ашот Оганесян, основная угроза для компьютеров кроется в возможности удалённого подключения по протоколу RDP, безопасность которого за последнее время не раз становилась объектом обсуждения.

Также Оганесян отметил, что большая часть компаний разрешают подключаться по RDP только с помощью VPN. Тем не менее где-то сотрудники проходят аутентификацию без пароля, а это представляет серьёзную опасность для корпоративных сетей.

Эскперты Positive Technologies со своей стороны обращают внимание на наличие уязвимостей и в VPN-клиентах, которые также могут поспособствовать проникновению злоумышленников в инфраструктуру организации.

Специалисты JSOC CERT тоже высказались по данному вопросу, подчеркнув, что большинство компаний выбрали самый простой способ удалённого подключения сотрудников. Отсюда и серьёзные проблемы в виде масштабных кибератак.

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