Разработка новосибирских ученых снизит галлюцинации ИИ

Разработка новосибирских ученых снизит галлюцинации ИИ

Разработка новосибирских ученых снизит галлюцинации ИИ

В Новосибирском государственном университете разработали библиотеку, которая повышает точность и надёжность ответов нейросетей и помогает снизить количество «выдуманных» или заведомо недостоверных ответов — так называемых ИИ-галлюцинаций. Решение получило название RAGU (Retrieval-Augmented Graph Utility) и основано на использовании графов знаний, отражающих связи между различными элементами информации.

Такие графы помогают нейросетям лучше понимать контекст запросов и выявлять неочевидные зависимости. В рамках проекта они были интегрированы с большими языковыми моделями, что позволило повысить качество генерации ответов.

«Саму концепцию придумали не мы. Архитектура GraphRAG была предложена в статье Microsoft, опубликованной около года назад. Идея оказалась удачной, но мы увидели ряд недостатков — в частности, очень долгий процесс построения графа знаний и недетерминированный результат. Наш подход позволил ускорить работу и повысить её надёжность», — рассказал научный сотрудник лаборатории прикладных цифровых технологий Международного научно-образовательного математического центра НГУ Иван Бондаренко.

В отличие от оригинального подхода Microsoft, новосибирские исследователи применили многошаговый метод формирования графа знаний. Это позволило существенно ускорить процесс и снизить требования к вычислительным ресурсам. Если в исходной реализации использовалось порядка 32 млрд параметров, то в RAGU их число удалось сократить почти на два порядка — не только без потери качества, но и с его заметным улучшением.

Помимо специалистов НГУ, в проекте участвовали представители других российских вузов, включая МГУ, Балтийский федеральный университет имени Иммануила Канта, Университет науки и технологий МИСИС, Дальневосточный федеральный университет и Университет ИТМО.

Проект RAGU стал победителем в номинации «Инновации в области искусственного интеллекта» конкурса «Код без границ». Всего в конкурсе приняли участие более 200 проектов.

В России обкатывают новый DDoS-ботнет мощностью свыше 2,5 Тбит/с

Российский интернет столкнулся не с очередной волной DDoS, а с генеральной репетицией чего-то куда более серьезного. Специалисты StormWall сообщили о серии необычных атак, мощность одной из которых достигла 2,56 Тбит/с при интенсивности 1 млрд пакетов в секунду.

По мнению экспертов, за атаками стоят не случайные хакеры, а хорошо подготовленная команда, которая тестирует новый ботнет или инструменты для будущих масштабных операций.

Главная особенность кампании — атакующие не ограничиваются классическим UDP-флудом. Они одновременно имитируют легитимный пользовательский трафик, создают полноценные TCP-соединения и на лету меняют параметры пакетов, пытаясь подобрать комбинации, способные обойти защиту.

В StormWall отмечают, что злоумышленники быстро адаптируются к действиям защитников. После того как специалисты заблокировали их мониторинговые проверки, атакующие оперативно изменили тактику и продолжили атаки уже по новым сценариям.

Еще одна странность — отсутствие привычной цели. Хакеры не требуют выкуп и не заявляют политических мотивов. Под удар попадают самые разные организации: игровые проекты, хостинг-провайдеры, телеком-операторы и корпоративные сети.

По словам CEO и сооснователя StormWall Рамиля Хантимирова, происходящее больше напоминает стресс-тестирование инфраструктуры перед более серьезной кампанией.

Заодно изменилась и география ботнета. Если раньше основная активность фиксировалась из Бразилии и Индии, то теперь источники трафика обнаружены в России, США, Германии, Нидерландах, Ираке, Азербайджане, Казахстане, Мексике и ряде других стран. По оценкам аналитиков, ботнет может объединять самые разные устройства — от IoT-камер до серверов и сетевого оборудования.

В StormWall предупреждают, что нынешняя волна может быть лишь началом. Если злоумышленники доведут технологию имитации легитимного трафика до совершенства, отличить DDoS-атаку от обычных пользователей станет значительно сложнее, а эффективность традиционных методов фильтрации заметно снизится.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru