Мошенники активизировались перед Днем знаний

Мошенники активизировались перед Днем знаний

Мошенники активизировались перед Днем знаний

Мошенники активно эксплуатируют подготовку детей к новому учебному году. Они заманивают в фальшивые интернет-магазины, привлекая всевозможными скидками и конкурсами.

Руководитель отдела информационной безопасности группы компаний «Гарда» Виктор Иевлев так описывает типовую схему мошенничества:

«Перед Днем знаний мошенники рассылают письма, СМС или сообщения в мессенджерах с анонсами акций с щедрыми предложениями или большими скидками с фишинговыми ссылками (ссылками на поддельные сайты, где похищают данные банковских карт или на скачивание вредоносного программного обеспечения)».

«Еще одна уловка – создание фейковых аккаунтов и каналов в мессенджерах или групп в социальных сетях, которые выглядят, как реальные интернет-магазины. Там злоумышленники принимают заказы, оплату за них и перестают выходить на связь после совершения покупки, не отправляя товар».

Эксперт рекомендует сопоставить данные с информацией на официальном сайте. В первую очередь, нужно тщательно проверить доменные имена, адреса и ссылки на иные официальные ресурсы интернет-магазина, которые, как правило указывают в разделе «Контакты». Или просто позвонить по телефонам, указанным для обратной связи.

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