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.

Троянская версия 7-Zip превращает компьютеры в прокси-узлы

Исследователи из Malwarebytes обнаружили вредоносную версию популярного архиватора 7-Zip, которая распространяется через поддельный сайт 7zip[.]com. Вместо обычной установки программы пользователи получают скрытый пейлоад: заражённый компьютер начинает работать как узел резидентского прокси.

Поводом для расследования стал пост на Reddit, где пользователь пожаловался на заражение после скачивания 7-Zip не с официального сайта 7-zip.org, а с похожего домена.

Выяснилось, что вредоносный установщик действительно инсталлирует рабочую версию архиватора, но параллельно загружает дополнительные компоненты.

Основная задача зловреда — использовать устройство жертвы как прокси-сервер. Это позволяет третьим лицам направлять интернет-трафик через IP-адрес пользователя. Фактически компьютер становится частью чужой инфраструктуры, а владелец может даже не подозревать об этом.

Вредоносная программа также применяет методы сокрытия от анализа: проверяет среду запуска на признаки виртуальных машин и инструментов мониторинга, прежде чем активироваться.

По словам менеджера по исследованиям и реагированию Malwarebytes Стефана Дасича, любой компьютер, на котором запускался установщик с 7zip[.]com, следует считать скомпрометированным.

Интересно, что жертва попала на поддельный сайт после перехода по ссылке из комментариев к ролику на YouTube. В Malwarebytes отмечают, что такие мелкие ошибки — например, указание неправильного домена в обучающем видео — могут использоваться злоумышленниками для массового перенаправления пользователей на вредоносную инфраструктуру.

Эксперты советуют скачивать программы только с официальных сайтов и сохранять проверенные адреса в закладках. Также стоит насторожиться, если установщик подписан непривычным сертификатом или ведёт себя нетипично.

Кроме того, исследователи связали эту кампанию с более широкой схемой распространения proxyware — в найденных файлах упоминались Hola, TikTok, WhatsApp (принадлежит Meta, признанной экстремистской и запрещенной в России) и Wire. Это может указывать на использование заражённых устройств в более крупной сети прокси-инфраструктуры.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru