Hugging Face отзывает токены доступа к ИИ-проектам из-за взлома Spaces

Hugging Face отзывает токены доступа к ИИ-проектам из-за взлома Spaces

Hugging Face отзывает токены доступа к ИИ-проектам из-за взлома Spaces

На прошлой неделе безопасники Hugging Face выявили факт несанкционированного доступа к цифровым ID ряда пользователей Spaces. Поскольку секреты включали токены авторизации для совместной работы над ИИ-проектами, эти пропуска было решено отозвать.

Платформа Spaces предоставляет возможность создания, хранения и расшаривания приложений, использующих ИИ-технологии и алгоритмы машинного обучения. Затронутым юзерам уже разосланы имейл-уведомления об инциденте.

«Рекомендуем обновить все ключи и токены и использовать тонкую настройку доступа, которая теперь включена по умолчанию», — сказано в блог-записи Hugging Face.

В компании запущено расследование с привлечением сторонних экспертов, правоохранительные органы поставлены в известность об утечке. Приняты меры по усилению защиты инфраструктуры Spaces, создана служба управления ключами, которая будет отслеживать утечки токенов и автоматом прекращать их действие.

Токены доступа к репозиториям на чтение и запись планируется в скором времени отменить. Останутся лишь токены с тонкой настройкой, так как они позволяют ограничить доступ целевой моделью или набором данных, не расшаривая остальные ресурсы автора проекта.

В комментарии для TechCrunch представитель компании отметил, что последние пару месяцев они фиксируют рост числа атак на свои сети. Не исключено, что это связано с ростом популярности инструментов Hugging Face и расширением использования ИИ-технологий, в том числе со злым умыслом.

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

Челябинские ученые предложили систему защиты от сбоев промышленных систем

Чтобы защитить промышленные системы от атак и сбоев, коллектив исследователей из Южно-Уральского государственного университета (ЮУрГУ) предложил подход, основанный на принципах поведенческой аналитики. В основе решения лежит нейросеть Кохонена.

Результаты исследования российских специалистов опубликованы в сборнике International Conference on Industrial Engineering, Applications and Manufacturing (ICIEAM).

Разработанная в ЮУрГУ система работает в два этапа. Сначала она анализирует функционирование объекта в нормальном режиме и формирует эталонную модель. Затем переходит в режим мониторинга и оценивает поступающие данные, сравнивая их с полученной «нормой». При обнаружении значительных отклонений нейросеть подаёт сигнал о потенциально опасной ситуации.

Во время тестирования система правильно классифицировала 94% данных. Обучение нейросети заняло около 3,5 минут. Кроме того, решение успешно выявило действия, характерные для кибератак на промышленные объекты.

Разработчики планируют повысить точность модели и расширить её возможности для распознавания различных, в том числе сложных, сценариев атак.

«Ключевое преимущество нашего подхода — использование нейросети Кохонена, которая способна работать с большими массивами данных, когда показателей много и они тесно взаимосвязаны. Классические алгоритмы часто не справляются с такими объёмами и сложностью», — рассказал РИА Новости заведующий кафедрой «Защита информации» ЮУрГУ Александр Соколов.

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