Solar Dozor 7.4: расширены возможности предотвращения утечек данных

Solar Dozor 7.4: расширены возможности предотвращения утечек данных

Solar Dozor 7.4: расширены возможности предотвращения утечек данных

Компания «Ростелеком-Солар» официально запустила новую версию Solar Dozor 7.4, в которой разработчики заметно усовершенствовали возможности предотвращения утечек данных и проведения расследований киберинцидентов.

Кстати, интересно, что теперь модули UBA и File Crawler поддерживают работу в территориально распределённом режиме. Заказчики смогут получить данные не только по организации в целом, но и по каждому подразделению отдельно. Для выборки можно учитывать часовые пояса.

Помимо этого, Solar Dozor 7.4 обеспечивает трансляцию экрана компьютера в реальном времени, предоставляет расширенные возможности управления инцидентами и позволяет оперативно работать с внешними носителями. Также новая версия порадует продвинутым мониторингом системы.

Разработчики добавили удобства при проведении расследования или профилактики инцидентов в компаниях крупного масштаба и с филиальной сетью.

Solar Dozor 7.4 считывает структуру каталогов съёмных USB-устройств, а поисковые запросы можно передавать коллегам. Банковские карты теперь проверяются более точно, а также появилась возможность перехвата файлового хранилища Dropbox.

К слову, серверы теперь можно объединить в группы для выборочного мониторинга, а рабочее время — подвергать более точному контролю.

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