Социнженеры взломали разработчика игр Riot Games, сломали выпуск патчей

Социнженеры взломали разработчика игр Riot Games, сломали выпуск патчей

Социнженеры взломали разработчика игр Riot Games, сломали выпуск патчей

Разработчик видеоигр Riot Games, занимающийся такими популярными проектами, как League of Legends и Valorant, сообщил о задержке патчей. Причиной изменений в графике стал взлом среды разработки, который произошёл на прошлой неделе.

О киберинциденте компания Riot Games сообщила в Twitter. Там же разработчики игр пообещали держать пользователей в курсе ситуации и сообщать о результатах внутреннего расследования, которое уже стартовало.

«На этой неделе наша среда разработки была скомпрометирована. Злоумышленники использовали методы социальной инженерии. На данный момент у нас нет всей информации, однако хотим подчеркнуть, что персональные данные пользователей остаются в безопасности», — пишет Riot Games.

Представители издателя компьютерных игр отметили, что атака киберпреступников прямым образом затронула механизм выпуска патчей. Именно этим вызвана ожидаемая задержка в релизе обновлений для игровых проектов.

Напомним, что осенью прошлого года другой дистрибьютор и издатель интерактивных игр — 2K сообщил геймерам о продаже их персональных данных в Сети.

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