Google представил VaultGemma — LLM с дифференциальной приватностью

Google представил VaultGemma — LLM с дифференциальной приватностью

Google представил VaultGemma — LLM с дифференциальной приватностью

В семействе больших языковых моделей (БЯМ, LLM) с открытым кодом, разработанных в Google, прибавление. Новинка VaultGemma не запоминает конфиденциальные данные при обучении, что предотвращает их слив пользователям.

ИИ-модель, построенная на базе Gemma 2 и работающая по 1 млрд параметров, прошла предварительный тренинг с применением метода дифференциальной приватности (differential privacy) — он добавляет в процесс обучения эталонный шум для ограничения возможности запоминания.

К сожалению, такой подход снижает не только риск утечки конфиденциальных данных, но также точность и быстродействие LLM. Чтобы найти оптимальный баланс между приватностью, практичностью и затратами на вычисления, в Google провели специальное исследование.

Бенчмаркинг показал, что по производительности VaultGemma сравнима с моделями той же величины, но без гарантий конфиденциальности.

 

Подробная информация о новом opensource-проекте, способном ускорить создание приватных и безопасных ИИ-систем для медучреждений, финансовых институтов и госсектора, выложена на Hugging Face и Kaggle.

Каждое третье заражение стилером происходит сразу после скачивания файла

Злоумышленникам всё чаще не приходится взламывать системы или искать сложные уязвимости. Достаточно убедить человека скачать и запустить файл. К такому выводу пришли специалисты Kaspersky Digital Footprint Intelligence.

Эксперты проанализировали более 5 миллионов логов стилеров за 2025 год. Это архивы с украденными данными — паролями, файлами cookie, системной информацией и другими сведениями, которые похищают вредоносные программы.

Оказалось, что в 35% случаев заражение начиналось буквально через несколько секунд после загрузки файла из интернета. Стилер запускался из временной папки Windows C:\Users\AppData\Local\Temp, куда браузеры обычно помещают скачанные файлы до их сохранения пользователем.

Проще говоря, человек скачивал программу, активатор, мод для игры или другой файл из сомнительного источника и сам запускал вредоносное приложение.

Ещё в 32% случаев зловреды обнаруживались в каталоге Microsoft .NET Framework. По словам исследователей, это может указывать на использование более сложных техник маскировки, включая внедрение кода в легитимные процессы и подход Living off the Land, когда для вредоносных действий используются штатные инструменты Windows. Такое поведение характерно, например, для стилера Lumma.

Главными источниками заражения остаются пиратское ПО, нелегальные активаторы и файлы из недоверенных источников. Нередко злоумышленники даже убеждают пользователей самостоятельно отключить антивирус или другие защитные механизмы перед запуском программы.

По данным Kaspersky, в 2025 году количество заражений стилерами выросло на 59% по сравнению с предыдущим годом.

«Более чем в трети случаев стилеры запускались сразу после скачивания. Это показывает, что злоумышленникам часто не нужны сложные методы атаки — достаточно убедить пользователя открыть файл», — отметил эксперт Kaspersky Digital Footprint Intelligence Сергей Щербель.

Исследование ещё раз подтверждает старое правило кибербезопасности: самым уязвимым местом в системе зачастую остаётся не операционная система и не программа, а человек, который нажимает кнопку «Запустить».

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru