Операторы Maze атаковали Canon, выкрали 10 Тб внутренних данных

Операторы Maze атаковали Canon, выкрали 10 Тб внутренних данных

Операторы Maze атаковали Canon, выкрали 10 Тб внутренних данных

Японская корпорация Canon стала очередной жертвой печально известного шифровальщика Maze. В результате пострадало большинство сервисов техногиганта, включая официальный веб-сайт, внутренние приложения и электронную почту.

30 июля 2020 года сайт image.canon, на котором хранятся фотографии и видеозаписи пользователей, перестал работать. Шесть дней облачный сервис лежал, после чего заработал вновь 4 августа.

Самое обидное — пользователи потеряли свои медиафайлы. При этом в официальном заявлении компании утверждалось, что никакой утечки не произошло. Специалисты долго гадали, в чём может быть причина странного сбоя в работе image.canon, но вскоре всё стало ясно.

Оказалось, что Canon пострадал от атаки программы-вымогателя, которая также нарушила работу Microsoft Teams, сервиса электронной почты и множества приложений японской корпорации.

На официальном ресурсе выводилась ошибка «Internal Server Error». В общей сложности атакующие нарушили работу 24 доменов Canon.

Чуть позже внутреннее расследование выявило участвовавшую в атаке программу — знаменитый шифровальщик Maze. Что хуже всего, операторам вредоноса удалось выкрасть 10 Тб внутренней информации Canon, среди которой были конфиденциальные базы данных.

Киберпреступники затребовали выкуп, предоставили доказательства утечки, но подробности освещать отказались. К слову, на днях операторы Maze опубликовали внутренние данные двух других крупных технологических компаний — LG Electronics и Xerox.

ИИ сказал — ты согласился: учёные описали феномен когнитивной капитуляции

Исследователи из Университета Пенсильвании предложили новое объяснение тому, как люди взаимодействуют с ИИ. По их мнению, всё чаще пользователи не просто пользуются нейросетями, а буквально «сдаются» им. Этот феномен специалисты назвали «когнитивной капитуляцией» (cognitive surrender).

Если раньше люди использовали технологии вроде калькуляторов или GPS для отдельных задач — «разгружали» мозг, но сохраняли контроль, — то с ИИ ситуация меняется.

Всё чаще пользователи просто принимают ответы модели за истину, не проверяя и не анализируя их. Причём, как отмечают исследователи, это особенно заметно, если ответ звучит уверенно, гладко и без лишних сложностей. В таком случае у человека просто не включается внутренний «режим сомнения».

Чтобы проверить это, учёные провели серию экспериментов с участием более 1300 человек. Им предложили задачи на когнитивное мышление с подвохом, который требует не интуиции, а вдумчивого анализа.

Часть участников могла пользоваться ИИ-помощником, но с нюансом: модель специально давала неправильные ответы примерно в половине случаев. Результат оказался показательным.

 

Когда ИИ отвечал правильно, пользователи соглашались с ним в 93% случаев. Но даже когда он ошибался, люди всё равно принимали его ответ в 80% случаев. То есть большинство просто не перепроверяло результат, даже если он был неверным.

В среднем участники соглашались с ошибочным ИИ в 73% случаев и оспаривали его лишь в 19,7% случаев.

Более того, у тех, кто пользовался ИИ, уровень уверенности в своих ответах оказался выше — даже несмотря на то, что половина этих ответов была неправильной.

 

Интересно, что поведение менялось в зависимости от условий. Например, если участникам давали небольшие денежные стимулы за правильные ответы и мгновенную обратную связь, они чаще перепроверяли ИИ и исправляли ошибки. А вот дефицит времени, наоборот, усиливал зависимость от модели: под давлением дедлайна люди ещё охотнее доверяли ИИ.

Не все оказались одинаково уязвимы. Люди с более высоким уровнем так называемого флюидного интеллекта (fluid IQ) реже полагались на ИИ и чаще замечали его ошибки. А вот те, кто изначально воспринимал ИИ как авторитетный источник, чаще попадались на неверные ответы.

При этом сами исследователи подчёркивают: «когнитивная капитуляция» — не обязательно зло сама по себе. Если ИИ действительно работает лучше человека, логично ему доверять, особенно в задачах вроде анализа данных или оценки рисков.

Но есть важный нюанс: качество мышления в таком случае напрямую зависит от качества самой модели.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru