Почти две трети россиян не отличают реальное фото от дипфейка

Почти две трети россиян не отличают реальное фото от дипфейка

Почти две трети россиян не отличают реальное фото от дипфейка

Согласно исследованию компании MWS, более 60% россиян не могут отличить изображения, сгенерированные нейросетями, от настоящих фотографий. Одно из таких изображений более 80% участников приняли за подлинное.

Как сообщает «РИА Новости», исследование включало показ 10 изображений: 6 из них были настоящими фотографиями, 3 — сгенерированы нейросетью, применяемой для создания дипфейков, и ещё одно — создано большой языковой моделью на основе текстового описания.

По результатам исследования, большинство участников смогли распознать изображение, созданное большой языковой моделью. Однако в случае с дипфейками ситуация оказалась противоположной: общее количество правильных ответов не превышало 40%, при этом половина опрошенных приняли настоящие фотографии за подделку.

«Это связано со специализацией моделей: нейросети, предназначенные исключительно для генерации лиц, за последние годы достигли высокой точности в передаче текстуры кожи, симметрии черт лица и светотеневых переходов. Благодаря этому итоговое изображение практически невозможно отличить от настоящей фотографии», — пояснили в MWS.

Для формирования безопасной цифровой среды в компании считают необходимым введение обязательной маркировки нейросетевого контента — прежде всего в маркетинге и рекламе, а также повышение защищённости финансовых и государственных сервисов и развитие программ по цифровой грамотности. Полные результаты исследования будут представлены на конференции ЦИПР.

В Intel TDX обнаружены уязвимости с риском утечки данных

Intel вместе с Google провела масштабный аудит технологии Trust Domain Extensions (TDX), процессе которого обнаружилось немало проблем. За пять месяцев работы специалисты выявили пять уязвимостей, а также 35 багов и потенциальных слабых мест в коде.

TDX — это аппаратная технология «конфиденциальных вычислений». Она предназначена для защиты виртуальных машин в облаке даже в том случае, если гипервизор скомпрометирован или кто-то из администраторов действует недобросовестно.

По сути, TDX создаёт изолированные «доверенные домены» (Trust Domains), которые должны гарантировать конфиденциальность и целостность данных.

Проверкой занимались исследователи Google Cloud Security и команда Intel INT31. Они анализировали код TDX Module 1.5 — ключевого компонента, отвечающего за работу механизма на высоком уровне. В ход пошли ручной аудит, собственные инструменты и даже ИИ.

В результате обнаружены пять уязвимостей (CVE-2025-32007, CVE-2025-27940, CVE-2025-30513, CVE-2025-27572 и CVE-2025-32467). Их можно было использовать для повышения привилегий и раскрытия информации. Intel уже выпустила патчи и опубликовала официальное уведомление.

Самой серьёзной Google называет CVE-2025-30513. Она позволяла злоумышленнику фактически обойти механизмы безопасности TDX. Речь идёт о сценарии, при котором во время миграции виртуальной машины можно было изменить её атрибуты и перевести её в режим отладки.

Это открывало доступ к расшифрованному состоянию виртуальной машины, включая конфиденциальные данные. Причём атаку можно было провести уже после процедуры аттестации, когда в системе гарантированно присутствуют важные материалы.

Google опубликовала подробный технический отчёт (PDF) объёмом 85 страниц, а Intel — более краткое описание результатов совместной работы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru