Более 7000 ресурсов, замаскированных под гослотереи, прикрыты в 2023-м

Более 7000 ресурсов, замаскированных под гослотереи, прикрыты в 2023-м

Более 7000 ресурсов, замаскированных под гослотереи, прикрыты в 2023-м

Специалисты компании F.A.C.C.T. совместно с представителями «Столото» в первом полугодии 2023-го заблокировали 7358 мошеннических веб-ресурсов, замаскированных под государственные лотереи.

Из общей цифры 7018 составили сайты, 252 — посты, аккаунты и группы в социальных сетях и мессенджерах, 87 — фейковые мобильные приложения. Помимо этого экспертам удалось ликвидировать один почтовый адрес, запускающий фишинговые рассылки.

В целом команда F.A.C.C.T. считает борьбу с мошенническими ресурсами успешной: во втором квартале их стало меньше, чем в первом. Для сравнения: в I квартале 2023 заблокировали 6718 сайтов злоумышленников, во втором — всего 300.

 

Если сравнивать с 2022 годом, число мошеннических ресурсов, действующих под видом «Столото», снизилось в два с половиной раза (18 709 против 7 358).

В F.A.C.C.T. напомнили, что государственные лотереи в России организовываются исключительно Министерством финансов РФ и Министерством спорта РФ под полным надзором ФНС России.

Подпишитесь на новости

Наталья Касперская поставила под сомнение доверие к генеративному ИИ

Генеративный ИИ умеет писать тексты и код, но можно ли на него полагаться? Наталья Касперская считает, что с доверием к таким системам пока больше вопросов, чем ответов. В интервью корреспонденту Anti-Malware.ru Олесе Афанасьевой на BIS Summit она назвала критерий доверенности применительно к генеративному ИИ загадкой.

По объяснению Касперской, доверенная система должна работать с заранее заданными параметрами и обеспечивать предсказуемый результат.

Генеративный ИИ, по её оценке, под это определение не подпадает: он не способен каждый раз выдавать один и тот же результат.

«Критерий доверенности в применении к генеративному искусственному интеллекту для меня является загадкой», — заявила она.

Главная проблема, считает Касперская, — масштаб моделей. Огромное количество параметров и данных делает полноценную проверку такой системы практически недостижимой. Можно протестировать отдельные ответы и сценарии, но это ещё не доказывает надёжность всей модели.

«Вы можете сделать какие-то выборочные проверки, частичные. Они будут выборочными и частичными, они ничего не докажут», — подчеркнула Касперская.

Получается неудобный вопрос для бизнеса и государства: как доверять системе, поведение которой нельзя исчерпывающе проверить? По словам председателя правления АРПП «Отечественный софт», задача создания доверенного ИИ поставлена, но готового способа её решения она пока не видит.

Одними разговорами, считает Касперская, проблему не закрыть. Нужна совместная работа специалистов по ИИ и информационной безопасности, методистов и разработчиков стандартов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru