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
- Как мы пытались «ломануть» сайт «Миротворец»*, а нашли целую армию охотников за данными. Полный технический разбор
- Как я сдал BSCP за 2 часа. Методология подготовки
- Copy.Fail (CVE-2026-31431) — больше чем LPE
- А сейчас я покажу, откуда на вайбкод готовилось нападение
- Мне прислали фишинг под MAX. Я разобрал ссылку и нашёл уязвимость в их API
- Per-user OAuth для MCP-серверов: Keycloak, n8n и Telegram-бот через один Auth Proxy
- Product Radar: Сервис для поиска англицизмов, шаблоны сайтов на Tilda и ещё 8 российских стартапов
- Телевизор как витрина: Почему Ozon и Wildberries до сих пор не захватили ваш диван
- Summ3r 0f h4ck 2026: стажировка в DSEC by Solar
- MAX и метка Spyware в Cloudflare: что это значит и к чему может привести