295 аддонов для Chrome встраивали рекламу в выдачу Google и Bing

295 аддонов для Chrome встраивали рекламу в выдачу Google и Bing

295 аддонов для Chrome встраивали рекламу в выдачу Google и Bing

Более 80 миллионов пользователей Chrome установили как минимум одно из 295 вредоносных расширений для браузера. Эти аддоны не представляют особой опасности, однако они способны внедрять рекламные объявления в поисковую выдачу Google и Bing.

На мошеннические расширения обратили внимание сотрудники компании AdGuard, специализирующейся на блокировке навязчивой рекламы.

Все сомнительные аддоны размещались на страницах официального магазина Chrome Web Store. Внимательно изучив функциональные возможности и проведя собственное расследование, сотрудники AdGuard выяснили, что механизмом встраивания рекламы обладают 295 расширений.

Часть таких аддонов маскировалась под виджеты для отображения погоды, другие — под утилиты для снятия скриншотов. Однако подавляющее большинство Chrome-расширений предлагали очень простые возможности — кастомную новую вкладку.

Из отчёта AdGuard можно понять, что аддоны загружали вредоносный код с домена fly-analytics.com, после чего вставляли рекламу в поисковую выдачу Google и Bing.

Исследователи сразу же сообщили о сомнительных функциях команде Google Web Store, после чего расширения стали одно за другим пропадать со страниц официального магазина.

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