Яндекс научит школьников распознавать дипфейки и расскажет о рисках

Яндекс научит школьников распознавать дипфейки и расскажет о рисках

Яндекс научит школьников распознавать дипфейки и расскажет о рисках

Яндекс подключился к просветительскому проекту «Цифровой ликбез» и подготовил для школьников урок о том, как распознавать дипфейки и защищаться от связанных с ними угроз. Материал рассчитан на детей от 6 лет, но будет полезен и взрослым — например, родителям или учителям, которые рассказывают детям о цифровой безопасности.

Урок сделан в формате мультфильма. Его главный герой — рыбка-коробочка из подводного города Кораллвиль, на примере которой школьникам показывают, чем опасны дипфейки и почему важно перепроверять информацию из интернета.

Для незрячих и слабовидящих зрителей добавлены тифлокомментарии — короткие описания происходящего между репликами персонажей.

К мультфильму прилагаются методические материалы для педагогов: презентация с фактами и заданиями, примеры из жизни и даже готовый сценарий занятия. Для детей предусмотрен тест, чтобы закрепить полученные знания. Все материалы доступны на сайте проекта.

«Генеративные нейросети открывают захватывающие возможности, но их используют не только во благо. Даже экспертам не всегда удаётся безошибочно отличить подделку, созданную ИИ. Но мы можем объяснить детям базовые правила цифровой безопасности и научить их скептически относиться к любому контенту из мессенджеров и соцсетей», — отметил директор по информационной безопасности Яндекса Александр Каледа.

Kaspersky KUMA научилась писать Regex и подключать внешние нейросети

«Лаборатория Касперского» выпустила Kaspersky Unified Monitoring and Analysis Platform 4.6. SIEM-система получила новую базу знаний, поддержку внешних больших языковых моделей и автоматическую генерацию регулярных выражений. А ещё тёмную тему — до неё корпоративные пользователи тоже дожили.

Одно из главных изменений — переработанная доставка вендорского контента: нормализаторов, правил корреляции и других материалов.

Вместо прежнего механизма, который оставили для совместимости, основным инструментом стала база знаний. В ней проще искать и подбирать контент под конкретные сценарии.

При появлении новых атак пользователи смогут получать экстренные пакеты с правилами обнаружения и другими ресурсами. Иными словами, после публикации исследования не придётся вручную собирать защиту по кусочкам — готовый набор обещают доставлять быстрее.

KUMA 4.6 также разрешили подключать внешние LLM, совместимые с OpenAI API. Среди примеров разработчики называют GPT-4, Llama 3 и GLM-5.2. Модель можно развернуть в облаке или внутри инфраструктуры заказчика. Во втором случае анализ событий и помощь в расследованиях доступны без отправки данных во внешние сервисы.

ИИ-ассистент Kaspersky Investigation & Response Assistant теперь умеет генерировать регулярные выражения для разбора событий по примерам логов. Администратору достаточно показать системе образцы, а нужный Regex она попробует собрать сама.

Набор интеграций тоже расширили. Платформа получила поддержку SFTP и SMB для получения данных из файловых хранилищ, а через ODBC-драйверы её можно подключать к различным СУБД.

Наконец, разработчики обновили интерфейс и добавили долгожданную тёмную тему. Получился релиз сразу для двух лагерей: аналитикам — новые правила и LLM, глазам — чуть меньше ослепительного белого во время ночного разбора инцидентов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru