Служба безопасности прокачалась: к давлению на жертв добавили дипфейки

Служба безопасности прокачалась: к давлению на жертв добавили дипфейки

Служба безопасности прокачалась: к давлению на жертв добавили дипфейки

Телефонным аферистам мало представиться банковской безопасностью или силовиками, теперь к психологическому давлению они добавляют дипфейки. А сценарии подгоняют под возраст жертвы. Технологии новые, но цель неизменная: заставить человека испугаться и сделать то, что нужно преступникам.

Об этом говорится в материалах МВД, с которыми ознакомился ТАСС. Ведомство отмечает, что злоумышленники постоянно меняют тактику и комбинируют разные способы воздействия.

В частности, звонки от якобы сотрудников банков и силовых структур могут сопровождаться использованием созданных ИИ подделок. Дипфейк в такой схеме становится дополнительным аргументом для убеждения жертвы: одной легенде человек не поверил, попробуют усилить впечатление технологией.

Отдельная проблема — вовлечение подростков в противоправные действия. По данным МВД, здесь преступники преимущественно используют шантаж и обещания лёгкого заработка. За привлекательной подработкой или требованием выполнить поручение может скрываться участие в чужой преступной схеме.

При этом в сообщении нет статистики, показывающей масштаб применения дипфейков.

Тем не менее вектор понятен: мошенники обновляют инструменты, сохраняя старую механику давления.

Подпишитесь на новости

В НГУ создали платформу для проверки качества данных, на которых обучают ИИ

В Новосибирском государственном университете разработали «Каппу» — платформу для управления данными, на которых обучают ИИ. Она должна помочь разобраться, кто подготовил датасет, что в нём меняли и откуда взялась ошибка. Потому что кормить модель мусором, а потом удивляться её ответам — довольно странно.

О разработке и возможности подключения других вузов сообщил сам НГУ. Университетам предлагают бесплатную облачную версию на серверах НГУ либо платную установку в собственной инфраструктуре.

«Каппа» поддерживает разметку и проверку данных, фиксирует версии наборов и авторство изменений. Исправление ошибки сохраняется в новой версии, чтобы при следующем обучении не наступать на те же грабли.

Платформа также позволяет проверять разные модели на подготовленных датасетах. При обучении фиксируются версия данных и параметры, после — результаты тестирования на эталонных наборах. Во время эксплуатации телеметрия помогает отслеживать ошибки и замечать отклонения.

Локальная установка рассчитана в том числе на случаи, когда конфиденциальные данные нельзя выносить за пределы организации.

В репозитории разработчиков среди задач проекта указаны контроль обучения, отслеживание авторства разметки и соблюдения стандартов. Здесь ставка на прослеживаемость: прежде чем требовать от ИИ безупречных ответов, полезно выяснить, чему именно его учили.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru