Илон Маск: 2FA в приложении Tesla появилась непростительно поздно

Илон Маск: 2FA в приложении Tesla появилась непростительно поздно

Илон Маск: 2FA в приложении Tesla появилась непростительно поздно

Знаменитый изобретатель Илон Маск, возглавляющий американскую компанию Tesla, прокомментировал внедрение двухфакторной аутентификации (2FA) в одноимённое мобильное приложение. По словам Маска, разработчики реализовали дополнительный слой защиты «непростительно поздно».

Свою позицию глава Tesla обозначил в Twitter, отвечая на вопрос одного из своих подписчиков.

«Прошу прощения, это непростительно поздно. Двухфакторная аутентификация через СМС-сообщения или специальное приложение в настоящее время проходит утверждение», — высказался Маск.

Ещё в апреле новатор предупреждал, что «в скором времени» пользователей ждёт дополнительный уровень защиты. А первое упоминание 2FA вообще датируется маем 2019 года.

Владельцы автомобилей Tesla совершенно справедливо требовали внедрения двухфакторной аутентификации, поскольку практически все техногиганты уже давно используют эту меру защиты учётных записей.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Российские учёные научили ИИ ловить фейковые фото и нелепые изображения

Исследователи из AIRI, Сколтеха, MWS AI и МФТИ по-новому решили одну из наиболее сложных задач компьютерного зрения — выявление изображений с нелогичным содержанием, вроде рыцаря с мобильником или пингвина на велосипеде.

Разработанный ими метод TLG (Through the Looking Glass, «В Зазеркалье») использует ИИ для создания текстовых описаний картинок и обнаружения противоречий при сопоставлении с визуальным содержанием.

В комментарии для «Известий» один из соавторов проекта, доктор компьютерных наук Александр Панченко пояснил: существующие ИИ-модели хорошо распознают элементы картинок, но плохо улавливают контекст — далеко не всегда понимают совместимость представленных объектов с точки зрения здравого смысла.

Чтобы проверить действенность своего подхода, экспериментаторы создали датасет, включив него 824 изображения с нелепыми ситуациями. Тестирование алгоритма показало точность распознавания до 87,5%, что на 0,5-15% выше показателей других существующих моделей, а также большую экономию вычислительных ресурсов.

Новаторская разработка, по словам Панченко, способна повысить надежность систем компьютерного зрения. После доработки и дообучения ее также можно будет использовать для модерации контента — к примеру, для выявления фейковых фото.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru