Google автоматически активирует 2SV для аккаунтов пользователей

Google автоматически активирует 2SV для аккаунтов пользователей

Google автоматически активирует 2SV для аккаунтов пользователей

В скором времени Google навяжет пользователям Gmail и владельцам Аккаунтов Google двухэтапную верификацию (two-step verification, 2SV), призванную добавить дополнительную защиту учётных данных от фишинга и утечек.

Как отмечают представители интернет-гиганта, 2SV активируется у пользователей автоматически, но только в том случае, если настройки аккаунта подходят для этого. Проверить свою учётную запись на готовность к двухэтапной верификации можно на этой странице.

«Вы, возможно, пока не до конца осознаёте это, но пароли можно смело назвать самой большой угрозой вашей онлайн-безопасности. Во-первых, хороший пароль всегда сложно запомнить, во-вторых — управлять ими довольно утомительно», — подчёркивает Марк Ришер из Google.

Вторым фактором для аутентификации будет выступать смартфон или специальный электронный ключ, а это значит, что в большинстве случаев злоумышленник не сможет завладеть вашим аккаунтом без физического доступа к девайсу.

«Если вы будете использовать мобильные устройства для входа в аккаунты, ваш способ аутентификации станет гораздо безопаснее», — дополняет Ришер.

За использование двухфакторной аутентификации не так давно выступили и специалисты Microsoft. По их словам, 99,9% взломанных аккаунтов не использовали 2FA, и именно это стало их роковой ошибкой.

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