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.

Android-троян Manic научился красть данные даже без интернета

Исследователи обнаружили Android-троян Manic, который совмещает функции банковского зловреда и шпионского инструмента. Он охотится за деньгами, переписками, координатами и кодами разблокировки, а собранные сведения способен передавать через другие заражённые смартфоны поблизости.

По данным ThreatFabric, активность Manic прослеживается с февраля 2026 года. Его распространяют через фишинговые сайты и приложения-загрузчики, замаскированные под полезные утилиты.

Троянец отслеживает 169 приложений. В списке — украинские банки, государственные сервисы и системы электронной идентификации, а также российские и европейские финансовые организации, криптокошельки, биржи, мессенджеры, почтовые клиенты и аутентификаторы. Отдельно Manic интересуют коммерческие и военные средства связи.

Получив разрешения специальных возможностей и доступ к уведомлениям, зловред превращает смартфон в стеклянный аквариум. Он перехватывает пароли, одноразовые коды и фразы восстановления, читает СМС и уведомления, собирает контакты и историю звонков, делает скриншоты, следит за местоположением и позволяет удалённо управлять экраном.

 

ПИН-коды Manic крадёт особенно нагло. Троянец накладывает прозрачный слой поверх настоящей клавиатуры, фиксирует координаты нажатий, а затем повторяет их в легитимном приложении. Пользователь спокойно входит в банк и заодно сообщает код атакующим.

 

Главная фишка Manic — автономная сеть доставки данных. Если заражённый смартфон отключён от интернета, он ищет рядом другое скомпрометированное устройство через Wi-Fi Direct или Bluetooth и передаёт ему зашифрованный архив. Поддерживаются цепочки до четырёх таких ретрансляторов.

Поэтому авиарежим здесь уже не железный занавес. Если поблизости найдётся ещё один заражённый Android с доступом в Сеть, он любезно отправит украденные данные на сервер операторов Manic. Исследователи предупреждают: троян активно развивается и получает новые механизмы маскировки и перехвата секретов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru