Технооптимизм. Разбираемся, как киберпреступники могут использовать машинное обучение
Как правило, первое, с чем ассоциируется словосочетание «машинное обучение» (machine learning) — это цифровизация, наращивание темпов производства всего на свете, распознавание речи, умные помощники и прочее. Однако, как и у всех продвинутых технологий, у ML есть две стороны медали. С одной стороны, машинное обучение действительно позволяет (вкупе с развитием вычислительных технологий) шагнуть на новую ступень восприятия реальности. Но с другой стороны, применение этой технологии в информационных системах дает злоумышленникам дополнительный вектор атак, как показано ниже.
Как именно киберпреступники используют ML?Источник: Хабрахабр
Похожие новости
- Все тонкости GPG подписей
- Половина работающих в найме россиян хотят уйти в собственный бизнес в ближайшие два года
- «Сделано в России»: цифровые экосистемы МАЕР получили сертификат РЭЦ
- Бренд как медиа: что меняется, когда компания становится источником смыслов
- Foreman в изоляции: как мы построили отказоустойчивую и безопасную систему для массового деплоя ОС
- Пароли не там, где вы их оставили. Как работает DOM Clickjacking
- Релиз ChameleonLab под Windows и macOS: История о невидимых данных, «зомби»-потоках и секретной игре
- Как мы в Selectel нашли уязвимость в Mailcow, или немного о безопасности в open source
- DevSecOps-консоль для контроля уязвимостей в коде: автоматизация, аналитика и AI-ассистент
- Реальные атаки, виртуальный полигон: Standoff Defend — новый продукт для blue team