Профессионалы о технологиях и индустриях, в которых они применяются.
Больше статей, интервью и лекций — на портале engineer.yadro.com
№ заявления в РКН: 6549749553
Post #23
708

Искусственный интеллект на страже кибербезопасности: южнокорейская разработка DarkBERT сможет мониторить даркнет и следить за незаконным обменом информацией, помогая пресечь преступную деятельность.
Число киберпреступлений в мире, в результате которых люди теряют миллиарды долларов, а порой и репутацию, растёт. Генеральный секретарь Интерпола Юрген Сток в конце прошлого года отметил, что сейчас получается перехватить и вернуть менее 1% мировых незаконных финансовых потоков. А по данным Cybersecurity Ventures, к 2025 году глобальный ущерб от киберпреступности достигнет 10,5 трлн долларов в год, что сопоставимо с экономикой крупного государства.
Чтобы бороться с этой проблемой, исследователи Корейского института науки и технологий (KAIST) собрали данные, просканировав даркнет через анонимный браузер Tor. Затем создали массив информации для обучения ИИ, отфильтровав данные с помощью методов дедупликации, балансировки категорий и предварительной обработки, таким образом исключив повторы и нетематические результаты. Итогом стала новая языковая модель DarkBERT.
Архитектура RoBERTa, которая лежит в основе DarkBERT, появилась ещё в 2019 году. Её применяли для поиска «намеренно скрытых участков текста в неаннотированном языке». Анализ показал, что пока DarkBERT превосходит известные аналоги для поиска и классификации информации: он эффективен в обнаружении вирусных программ-вымогателей, потенциально вредоносных тредов, и поиске ключевых слов, связанных с разного рода угрозами. По мнению создателей, ИИ ещё требует обучения и совершенствования, однако эксперты считают его вестником качественных перемен на «тёмной стороне».
#цифрадня #программы
Число киберпреступлений в мире, в результате которых люди теряют миллиарды долларов, а порой и репутацию, растёт. Генеральный секретарь Интерпола Юрген Сток в конце прошлого года отметил, что сейчас получается перехватить и вернуть менее 1% мировых незаконных финансовых потоков. А по данным Cybersecurity Ventures, к 2025 году глобальный ущерб от киберпреступности достигнет 10,5 трлн долларов в год, что сопоставимо с экономикой крупного государства.
Чтобы бороться с этой проблемой, исследователи Корейского института науки и технологий (KAIST) собрали данные, просканировав даркнет через анонимный браузер Tor. Затем создали массив информации для обучения ИИ, отфильтровав данные с помощью методов дедупликации, балансировки категорий и предварительной обработки, таким образом исключив повторы и нетематические результаты. Итогом стала новая языковая модель DarkBERT.
Архитектура RoBERTa, которая лежит в основе DarkBERT, появилась ещё в 2019 году. Её применяли для поиска «намеренно скрытых участков текста в неаннотированном языке». Анализ показал, что пока DarkBERT превосходит известные аналоги для поиска и классификации информации: он эффективен в обнаружении вирусных программ-вымогателей, потенциально вредоносных тредов, и поиске ключевых слов, связанных с разного рода угрозами. По мнению создателей, ИИ ещё требует обучения и совершенствования, однако эксперты считают его вестником качественных перемен на «тёмной стороне».
#цифрадня #программы
- 🔥 2





