Совет недели: как защититься от сбора данных в Интернете
Автор
KL FC Bot
в Новости и события из мира информационной безопасности
-
Похожий контент
-
Автор ssvda
Доброго дня!
23 января 2023 года такой же вопрос уже задавался, но может быть что-то поменялось - возможно ли поставить KESL на хранилку Synology?
Если нет, как рекомендуется решить вопрос с защитой в случае малого офиса без файлового сервера - только рабочие станции пользователей и хранилка?
-
Автор dexter
Всем привет.
Открыл меню Плюса и увидел сообщение (скрин). Ладно, залез в BIOS и включил виртуализацию и попутно (по совету в одной из профильных статей ЛК) параметр VT-d.
Опять посетил Настройку защиты ввода данных и опять сообщение "... Обнаружено несовместимое устройство или программное обеспечение."
Хорошо. По поводу устройства - ясен пень, имеется в виду модуль TPM . Но он у меня не установлен. Это я знаю точно, поскольку я его не покупал и не устанавливал ( как мне разъяснили в одном из магазинов,
сие устройство запрещено к оф. продаже). Разъём на плате есть, а самого модуля - нету.
Смотрим и читаем дальше много букв в одной из профильных статей от ЛК. И оказывается, что причин о несовместимости программного обеспечения может быть несколько - https://support.kaspersky.ru/common/safemoney/13713#block1
то что вверху написано - не суть важно. Листаем список ниже. И что мы там видим ? А то, что под программным обеспечением имеется в виду в том числе Изоляция ядра и Smart App Control.
У меня, на начальной стадии использования винды-11 Smart App Control отключен, т.к. находится в режиме "Оценка".
А теперь такой вопрос к разработчикам : нельзя как-то решить эту коллизию с Smart App Control , Изоляцией ядра и защитой ввода данных с использованием аппаратной виртуализации ?
Или вы реально решили, что для функционирования Плюса в том виде, как Вы задумали , надо отключить несколько функций по обеспечению безопасности в самой системе ?
-
Автор KL FC Bot
Наши смартфоны и другие устройства ежедневно собирают и передают десяткам или даже сотням сторонних компаний кучу данных о нас, включая информацию о местоположении. Существует огромный рынок, на котором продают и покупают такую информацию (естественно, без ведома пользователей), тем самым создавая скрытые риски для нашей приватности.
Недавний взлом одного из брокеров данных геолокации, Gravy Analytics, наглядно демонстрирует последствия такой практики. В этом материале разберем, как работают брокеры данных и к чему может привести утечка собранной ими информации. А также поговорим о том, что можно сделать для защиты данных о вашем местоположении.
Кто такие брокеры данных геолокации
Брокеры данных — это компании, которые собирают, обрабатывают и продают информацию о пользователях. Эту информацию они получают из мобильных приложений, сетей интернет-рекламы, систем онлайн-аналитики, от операторов связи, а также из массы других источников — от домашних умных устройств до автомобилей.
В теории основным предназначением этих данных являются аналитика и таргетированная реклама. Однако на практике каких-то ограничений на использование информации не существует, а купить ее часто может любой желающий. Поэтому в реальности с пользовательскими данными может происходить все что угодно. Например, как выяснилось из прошлогоднего расследования, коммерческие дата-брокеры — напрямую или через фирмы-посредники — обслуживают даже спецслужбы некоторых стран.
Брокеры данных собирают массу всевозможной информации о пользователях. Но одна из самых важных и чувствительных категорий — это данные об их местоположении. Причем геолокация настолько востребована, что помимо брокеров данных, так сказать, общего характера, существуют также узкопрофильные компании.
Таким образом, брокеры данных геолокации — это организации, которые специализируются на сборе и продаже информации о местоположения пользователей. Одним из крупных игроков в этом сегменте рынка торговли данными как раз и является американская Gravy Analytics, которая в 2023 году слилась с норвежской Unacast.
View the full article
-
Автор KL FC Bot
Представьте: вы спокойно работаете за компьютером, и вдруг на экране появляется пугающее сообщение: «Ваш компьютер заражен вирусами! Срочно установите антивирус!» или «Ваши данные могут быть украдены! Немедленно произведите очистку системы!». Паника? Именно на это и рассчитывают мошенники.
В этом посте мы расскажем, что такое scareware и чем опасен этот тип угроз. А также объясняем, как не попасться на уловки распространителей таких зловредов и защитить от подобных атак себя и своих близких.
Что такое scareware
Scareware (от англ. scare, пугать) — один из видов цифрового мошенничества, предполагающий запугивание пользователей. Цель scareware — заставить жертву скачать ненужную или даже откровенно вредоносную программу. Такие программы обычно мимикрируют под антивирусы, оптимизаторы системы, очистители реестра и так далее — хотя встречаются и более экзотические вариации.
Пользователя предупреждают о невероятной опасности: на его компьютере якобы обнаружено сразу пять вирусов! Правда, шапка окна содержит маленькую ошибочку: «Обнаружены угрожи» Источник
View the full article
-
Автор KL FC Bot
Генерация программного кода стала одной из сфер, где ИИ уже внедрен достаточно широко, — по некоторым оценкам, за минувший год около 40% нового кода было написано ИИ. CTO Microsoft считает, что через пять лет эта цифра достигнет 95%. Этот код еще предстоит научиться правильно сопровождать и защищать.
Безопасность ИИ-кода эксперты пока оценивают как невысокую, в нем систематически встречаются все классические программные дефекты: уязвимости (SQL-инъекции, вшитые в код токены и секреты, небезопасная десериализация, XSS), логические дефекты, использование устаревших API, небезопасные алгоритмы шифрования и хеширования, отсутствие обработки ошибок и некорректного пользовательского ввода и многое другое. Но использование ИИ-ассистента в разработке ПО добавляет еще одну неожиданную проблему — галлюцинации. В новом исследовании авторы подробно изучили, как на ИИ-код влияют галлюцинации больших языковых моделей. Оказалось, что некоторых сторонних библиотек, которые ИИ пытается использовать в своем коде, просто не существует в природе.
Вымышленные зависимости в open source и коммерческих LLM
Для изучения фантомных библиотек исследователи сгенерировали 576 тысяч фрагментов кода на Python и JavaScript с помощью 16 популярных LLM.
Модели выдумывали зависимости с разной частотой: реже всего галлюцинировали GPT4 и GPT4 Turbo (вымышленные библиотеки встретились менее чем в 5% образцов кода), у моделей DeepSeek этот показатель уже превышает 15%, а сильнее всего ошибается Code Llama 7B (более 25% фрагментов кода ссылаются на несуществующие библиотеки). При этом параметры генерации, которые снижают вероятность проникновения случайных токенов в выдачу модели (температура, top-p, top-k), все равно не могут снизить частоту галлюцинаций до незначительных величин.
Код на Python содержал меньше вымышленных зависимостей (16%) по сравнению с кодом на JavaScript (21%). Результат также зависит от того, насколько стара тема разработки. Если при генерации пытаться использовать пакеты, технологии и алгоритмы, ставшие популярными за последний год, несуществующих пакетов становится на 10% больше.
Самая опасная особенность вымышленных пакетов — их имена не случайны, а нейросети ссылаются на одни и те же библиотеки снова и снова. На втором этапе эксперимента авторы отобрали 500 запросов, которые ранее спровоцировали галлюцинации, и повторили каждый из них 10 раз. Оказалось, что 43% вымышленных пакетов снова возникают при каждой генерации кода.
Интересна и природа имен вымышленных пакетов. 13% были типичными «опечатками», отличающимися от настоящего имени пакета всего на один символ, 9% имен пакетов были заимствованы из другого языка разработки (код на Python, пакеты из npm), еще 38% были логично названы, но отличались от настоящих пакетов более значительно.
View the full article
-
Рекомендуемые сообщения
Пожалуйста, войдите, чтобы комментировать
Вы сможете оставить комментарий после входа в
Войти