18% пользователей приложений для знакомств в России стали жертвами доксинга

18% пользователей приложений для знакомств в России стали жертвами доксинга

18% пользователей приложений для знакомств в России стали жертвами доксинга

Аналитики антивирусной компании «Лаборатория Касперского» провели опрос на тему рисков использования сервисов для онлайн-знакомств. Исследование касалось по большей части онлайн-преследования (доксинга).

В итоге специалисты выяснили, что в России 18% пользователей приложений для знакомств сталкивались с преследованием в социальных сетях. Помимо этого, граждане также ощутили на себе шантаж, угрозы опубликовать персональные данные и личные фотографии.

Более того, в некоторых случаях доходило и до преследования в реальной жизни, и до выкладывания скриншотов переписки. Причём опасность исходила не только от тех людей, с которыми жертвы киберсталкинга какое-то время общались в приложении, но и от совсем незнакомых людей.

Эксперты «Лаборатории Касперского» советуют пользователем сервисов для онлайн-знакомств максимально избегать излишней открытости. Ни в коем случае нельзя допускать, чтобы незнакомцы узнали о вас слишком много.

Среди персональных данных, которые могут представлять реальную опасность в руках злоумышленников, исследователи отмечают домашний адрес, место работы, название компании, телефонные номера.

Также в «Лаборатории Касперского» напомнили, что это явление получило имя «доксинг» — когда преступники публикуют в Сети информацию о человеке, чьей репутации они хотят навредить. С доксингом, как оказалось, сталкивается каждый пятый российский пользователь приложений для онлайн-знакомств.

Ещё 12% респондентов заявили, что конкретно они не сталкивались с таким проявлением онлайн-преследования, но знают тех, кто стал его жертвой.

Напомним, на прошлой неделе мы писали о проблеме харрасмента в сфере кибербезопасности. По данным аналитиков, более 30% ИБ-специалистов сталкивались с этим явлением.

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

Google представил VaultGemma — LLM с дифференциальной приватностью

В семействе больших языковых моделей (БЯМ, LLM) с открытым кодом, разработанных в Google, прибавление. Новинка VaultGemma не запоминает конфиденциальные данные при обучении, что предотвращает их слив пользователям.

ИИ-модель, построенная на базе Gemma 2 и работающая по 1 млрд параметров, прошла предварительный тренинг с применением метода дифференциальной приватности (differential privacy) — он добавляет в процесс обучения эталонный шум для ограничения возможности запоминания.

К сожалению, такой подход снижает не только риск утечки конфиденциальных данных, но также точность и быстродействие LLM. Чтобы найти оптимальный баланс между приватностью, практичностью и затратами на вычисления, в Google провели специальное исследование.

Бенчмаркинг показал, что по производительности VaultGemma сравнима с моделями той же величины, но без гарантий конфиденциальности.

 

Подробная информация о новом opensource-проекте, способном ускорить создание приватных и безопасных ИИ-систем для медучреждений, финансовых институтов и госсектора, выложена на Hugging Face и Kaggle.

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