Учёные Сбера нашли способ снизить галлюцинации ИИ почти на 30%

Учёные Сбера нашли способ снизить галлюцинации ИИ почти на 30%

Учёные Сбера нашли способ снизить галлюцинации ИИ почти на 30%

Учёные Сбера рассказали о новом способе борьбы с галлюцинациями в больших языковых моделях. Эта проблема считается одной из самых серьёзных в сфере ИИ: модели могут выдавать правдоподобные, но полностью выдуманные ответы.

На конференции SIGIR 2025 исследователи Центра практического искусственного интеллекта Сбера представили метод, который позволяет повысить точность обнаружения таких «ложных» ответов почти на 30%.

Причём для обучения метамоделей им понадобилось всего 250 примеров — это в разы меньше, чем обычно требуется другим подходам.

Главное преимущество метода в том, что он помогает экономить ресурсы на разметку данных и делает RAG-системы (retrieval-augmented generation), на которых сейчас строятся многие мультиагентные решения, заметно надёжнее.

По словам Глеба Гусева, директора Центра практического ИИ, исследование показывает, что даже при небольшом объёме данных можно добиться высокой точности работы моделей.

Он подчеркнул, что новый подход снижает риски дезинформации и помогает повысить доверие к системам искусственного интеллекта.

Новая атака в Telegram использует официальную аутентификацию мессенджера

Эксперты зафиксировали новую и довольно изощрённую фишинговую кампанию в Telegram, которая уже активно используется против пользователей по всему миру. Главная особенность атаки в том, что злоумышленники не взламывают мессенджер и не подделывают его интерфейс, а аккуратно используют официальные механизмы аутентификации Telegram.

Как выяснили аналитики компании CYFIRMA, атакующие регистрируют собственные API-ключи Telegram (api_id и api_hash) и с их помощью инициируют реальные попытки входа через инфраструктуру самого мессенджера. Дальше всё зависит от того, как именно жертву заманят на фишинговую страницу.

Всего специалисты наткнулись на два подобных сценария. В первом случае пользователю показывают QR-код в стиле Telegram, якобы для входа в аккаунт. После сканирования кода в мобильном приложении запускается легитимная сессия, но уже на стороне злоумышленника.

Во втором варианте жертву просят вручную ввести номер телефона, одноразовый код или пароль двухфакторной защиты. Все эти данные тут же передаются в официальные API Telegram.

 

Ключевой момент атаки наступает позже. Telegram, как и положено, отправляет пользователю системное уведомление в приложении с просьбой подтвердить вход с нового устройства. И вот тут в дело вступает социальная инженерия. Фишинговый сайт заранее подсказывает, что это якобы «проверка безопасности» или «обязательная верификация», и убеждает нажать кнопку подтверждения.

В итоге пользователь сам нажимает «Это я» и официально разрешает доступ к своему аккаунту. Никакого взлома, обхода шифрования или эксплуатации уязвимостей не требуется: сессия выглядит полностью легитимной, потому что её одобрил владелец аккаунта.

По данным CYFIRMA, кампания хорошо организована и построена по модульному принципу. Бэкенд централизованный, а домены можно быстро менять, не затрагивая логику атаки. Такой подход усложняет обнаружение и блокировку инфраструктуры.

После захвата аккаунта злоумышленники, как правило, используют его для рассылки фишинговых ссылок контактам жертвы, что позволяет атаке быстро распространяться дальше — уже от лица доверенного пользователя.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru