Россиянина задержали в Южной Корее по подозрению в связи с TrickBot

Россиянина задержали в Южной Корее по подозрению в связи с TrickBot

Россиянина задержали в Южной Корее по подозрению в связи с TrickBot

Россиянин, которого подозревают в киберпреступлениях, задержан в международном аэропорту  города Сеул. Гражданину вменяют разработку кода по заказу известной киберпреступной группировки, стоящей за распространением ботнета TrickBot.

Подозреваемого арестовали при попытке покинуть Южную Корею и вернуться в Россию. Интересно, что из-за пандемии коронавирусной инфекции COVID-19 задержанный более полутора лет не мог уехать из Южной Кореи.

Господин А., как называют подозреваемого местные СМИ, прибыл в страну в феврале 2020 года. Когда COVID-19 начал бушевать по всему миру, господин А. не смог уехать из-за введённых ограничений.

Пока подозреваемый вынужденно находился на территории чужой страны, срок действия его паспорта истёк. Российское посольство откликнулось и инициировало процедуру замены документа, удостоверяющего личность.

К сожалению для господина А., в это время как раз полным ходом шло расследование операций ботнета TrickBot, который подозревается в кибератаках на государственные организации США. Именно по этому делу и задержали пребывающего в Южной Корее россиянина.

Задержанного обвиняют в написании браузерных компонентов для киберпреступной группировки. Как предполагает сторона обвинения, господин А. занимался этой деятельностью в 2016 году.

Подпишитесь на новости

В НГУ создали платформу для проверки качества данных, на которых обучают ИИ

В Новосибирском государственном университете разработали «Каппу» — платформу для управления данными, на которых обучают ИИ. Она должна помочь разобраться, кто подготовил датасет, что в нём меняли и откуда взялась ошибка. Потому что кормить модель мусором, а потом удивляться её ответам — довольно странно.

О разработке и возможности подключения других вузов сообщил сам НГУ. Университетам предлагают бесплатную облачную версию на серверах НГУ либо платную установку в собственной инфраструктуре.

«Каппа» поддерживает разметку и проверку данных, фиксирует версии наборов и авторство изменений. Исправление ошибки сохраняется в новой версии, чтобы при следующем обучении не наступать на те же грабли.

Платформа также позволяет проверять разные модели на подготовленных датасетах. При обучении фиксируются версия данных и параметры, после — результаты тестирования на эталонных наборах. Во время эксплуатации телеметрия помогает отслеживать ошибки и замечать отклонения.

Локальная установка рассчитана в том числе на случаи, когда конфиденциальные данные нельзя выносить за пределы организации.

В репозитории разработчиков среди задач проекта указаны контроль обучения, отслеживание авторства разметки и соблюдения стандартов. Здесь ставка на прослеживаемость: прежде чем требовать от ИИ безупречных ответов, полезно выяснить, чему именно его учили.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru