Google Chrome столкнулся с самой крупной атакой вредоносных аддонов

Google Chrome столкнулся с самой крупной атакой вредоносных аддонов

Google Chrome столкнулся с самой крупной атакой вредоносных аддонов

Google сообщил об очередной кампании злоумышленников, направленной против пользователей браузера Chrome. Киберпреступники действовали через вредоносные расширения, которые скачали 32 миллиона людей.

В результате Google пришлось удалить из Chrome Web Store более 70 аддонов, о которых интернет-гиганту сообщили исследователи из компании Awake Security.

«Когда нас предупредили о вредоносных расширениях в официальном магазине, мы незамедлительно приняли соответствующие меры. Более того, мы использовали этот инцидент для обучения наших систем анализа», — заявил Reuters пресс-секретарь Google.

Большинство злонамеренных расширений обещали пользователям сообщать о подозрительных сайтах или конвертировать файлы из одного формата в другой. Однако вместо этого история браузера и ряд других конфиденциальных данных попадали прямо в руки злоумышленников.

По словам сооснователя Awake Security Гэри Голомба, учитывая количество загрузок вредоносных аддонов, эту кампанию на сегодняшний день можно назвать самой крупной в истории Chrome Web Store.

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