Число атак шпионских программ на смартфоны выросло на 29% в 2022 году

Число атак шпионских программ на смартфоны выросло на 29% в 2022 году

Число атак шпионских программ на смартфоны выросло на 29% в 2022 году

Специалисты «Лаборатории Касперского» привели интересную статистику в отношении деятельности шпионского софта на территории России и в мире. В период с января по сентябрь 2022 года число атак таких программ на мобильные устройства пользователей выросло на 29%.

В России, по данным Kaspersky, за это время было выявлено более 320 тысяч попыток проникновения на смартфоны граждан. Попав в систему, такой софт собирает все нужные данные и передаёт их операторам.

Помимо этого, работая в фоне, шпионы следят за переписками, фиксируют нажатия клавиш и снимают скриншоты. Грамотно созданные программы такого класса могут использоваться не только для атак на обычных пользователей, но и в рамках сложных целевых кампаний.

Неподготовленный владелец мобильного устройства вряд ли сможет сам обнаружить шпионскую программу, однако ряд косвенных признаков может указывать на её присутствие: быстрый расход заряда аккумулятора, большой расход трафика.

Специалист Kaspersly Виктор Чебышев уточнил, что в 2022 году продукты компании выявили около 55 тысяч атак сталкерских приложений на российских пользователей.

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