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.

Staffcop добавил файловый сканер и перехват данных в MAX на Windows

В Staffcop (входит в экосистему «Контур») вышло обновление, которое добавляет больше инструментов для расследования инцидентов и профилактики утечек. Самое важное нововведение — файловый сканер для инвентаризации данных и перехват переписки в MAX на Windows.

Новый файловый сканер собирает информацию о файлах на рабочих станциях и в хранилищах, анализирует их содержимое и передаёт результаты на сервер.

Данные автоматически раскладываются по категориям, после чего с ними проще работать: настраивать доступы, политики, назначать метки. Для ИБ-специалистов добавили удобные фильтры и поиск — это упрощает разбор результатов и помогает быстрее находить чувствительные данные и потенциальные риски.

Кроме того, Staffcop теперь учитывает метки, которые проставляет «Спектр.Маркер», и использует их в метаданных файлов. Это позволяет точнее применять политики и ускоряет расследование инцидентов: информация из двух систем анализируется автоматически.

В части контроля коммуникаций добавлен перехват переписки в мессенджере MAX на Windows, а также WebWhatsApp на Linux. Это даёт возможность анализировать сообщения, фиксировать нарушения и выявлять признаки передачи защищаемой информации через несанкционированные каналы.

Разработчики также переработали обработку данных: ускорили извлечение текста и выделение слов-триггеров. Новый механизм спуллера распределяет нагрузку при приёме данных от агентов, что снижает риск просадок производительности и ошибок при работе с большими объёмами информации.

Появился обновлённый драйвер контроля клавиатуры — он позволяет надёжнее фиксировать ввод паролей при входе в систему. Это расширяет возможности контроля рабочих станций и помогает выявлять слабые пароли, несанкционированные учётные записи и попытки доступа.

Обновили и утилиту удалённой установки агентов: теперь можно гибче задавать правила установки и исключения, что особенно актуально для сложной инфраструктуры. Добавлена поддержка Rutoken на Windows для контроля использования токенов, а в интерфейсе появилась информация о сроке окончания технической поддержки сервера — чтобы администраторам было проще планировать обновления и продление поддержки.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru