Взломавший Twitter-аккаунт Трампа хакер избежит ответственности

Взломавший Twitter-аккаунт Трампа хакер избежит ответственности

Взломавший Twitter-аккаунт Трампа хакер избежит ответственности

Голландский хакер, утверждавший, что ему удалось взломать Twitter-аккаунт Дональда Трампа, судя по всему, сможет избежать ответственности. Всё дело в том, что исследователь пытался связаться с американскими властями и сообщить им о проблеме безопасности — пароле господина Трампа.

Результаты расследования правоохранительных органов приводит голландский прокурор. В этом случае, как объяснили в полиции, эксперт может избежать уголовного преследования, поскольку его действия не носили злонамеренного характера.

В ходе расследования правоохранители выяснили, что Виктор Геверс (тот самый знаменитый хакер) пытался сообщить властям США о своих действиях, а также уведомить их об очевидной уязвимости аккаунта президента (на тот момент) страны.

Как отметил прокурор, Геверсу можно приписать роль этичного хакера, что позволит избежать ответственности. При этом также подчёркивается, что Белый дом и Twitter отрицают факт взлома.

Пока обвинители не могут точно сказать, будут ли американские правоохранители проводить собственное расследование. Возможно, со стороны США появятся дополнительные улики.

Напомним, что проникнуть в Twitter-аккаунт Дональда Трампа специалисту удалось с пятой попытки. Геверс даже назвал пароль, которым пользовался глава страны — «maga2020!».

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

Языковые модели тупеют от мусорных данных из интернета

Группа исследователей из Университета Техаса и Университета Пердью предложила необычную идею: большие языковые модели (LLM), вроде ChatGPT, могут «тупить» от некачественных данных примерно так же, как люди — от бесконечных часов в соцсетях.

В отчёте специалисты выдвигают «гипотезу гниения мозга LLM». Суть проста: если продолжать дообучать языковую модель на «мусорных» текстах из интернета, она со временем начнёт деградировать — хуже запоминать, терять логику и способность к рассуждению.

Авторы понимают, что отличить хороший контент от плохого сложно. Поэтому они решили изучить 100 миллионов твитов с HuggingFace и отобрать те, что подходят под определение «junk».

В первую группу попали короткие твиты с большим количеством лайков и репостов — те самые, которые вызывают максимальное вовлечение, но несут минимум смысла. Во вторую — посты с «низкой семантической ценностью»: поверхностные темы, кликбейт, громкие заявления, конспирология и прочие «триггерные» темы.

 

Чтобы проверить качество отбора, результаты GPT-4o сверили с оценками трёх аспирантов — совпадение составило 76%.

Учёные обучили четыре разные языковые модели, комбинируя «мусорные» и «качественные» данные в разных пропорциях. Потом прогнали их через тесты:

  • ARC — на логическое рассуждение,
  • RULER — на память и работу с длинным контекстом,
  • HH-RLHF и AdvBench — на этические нормы,
  • TRAIT — на анализ «личностного стиля».

Результаты оказались любопытными: чем больше в обучающем наборе было «интернет-мусора», тем хуже модель справлялась с задачами на рассуждение и память. Однако влияние на «этичность» и «черты личности» было неоднозначным: например, модель Llama-8B с 50% «мусора» даже показала лучшие результаты по «открытости» и «низкой тревожности».

Исследователи сделали вывод: переизбыток интернет-контента может привести к деградации моделей и призвали разработчиков тщательнее отбирать данные для обучения. Особенно сейчас, когда всё больше онлайн-текста создаётся уже самими ИИ — и это может ускорить эффект так называемого model collapse, когда модели начинают обучаться на собственных ошибках.

Учёные шутят: если так пойдёт и дальше, возможно, придётся вернуться к книгам — хотя бы ради того, чтобы «накормить» модели чем-то действительно качественным.

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