Te „osoby” szerzyły propagandę Putina w internecie. Stworzył je komputer

Serwisy Facebook i Twitter usunęły dwa konta „osób”, które w rzeczywistości nie istnieją. Ekspertom udało się ustalić, że ich sylwetki zostały wygenerowane przez oprogramowanie, a konta były wykorzystywane na potrzeby szerzenia propagandy.

Serwis NBC News opisuje ciekawy przypadek usunięcia dwóch kont z serwisów społecznościowych Facebook i Twitter. Vladimir Bondarenko – rzekomy bloger z Kijowa oraz Irina Kerimova – według oficjalnych informacji jego współpracowniczka, to postaci wygenerowane przez komputer, które tak naprawdę nie istnieją – wynika z informacji zdobytych przez dziennikarzy NBC News.

Jak udało się ustalić, ich konta były wykorzystywane, by rozpowszechniać krytykę wobec ukraińskiego rządu. Choć może się to wydawać nieprawdopodobne, tak naturalnie wyglądające twarze mogą dziś zostać wygenerowane przez oprogramowanie. Świetnym przykładem jest serwis This Person Does Not Exist, gdzie po każdym odświeżeniu strony pojawia się nowy portret wygenerowany przez generatywną sieć zwaną w skrócie GAN.

GAN to w praktyce oprogramowanie związane z uczeniem maszynowym. W tym przypadku wykorzystywana jest sieć neuronowa StyleGAN opracowana przez firmę Nvidia w 2018 roku, ale nie ma pewności, czy dokładnie to samo rozwiązanie zostało użyte w przypadku opisywanych kont w serwisach społecznościowych.

Jak sugeruje Ben Collins z NBC News, w przypadku opisywanych wizerunków w oczy rzucają się dwie cechy typowe dla portretów generowanych przez komputer. Na „zdjęciu” mężczyzny chodzi o specyficzne, mało naturalne zakrzywienie ucha, z kolei kobieta ma dwa różne kolczyki, a to sytuacja mało prawdopodobna w realnym świecie.

Podziel się postem:

Najnowsze:

Oprogramowanie

Unia Europejska przejdzie na Linuxa? Powstaje dystrybucja EU OS

Unia Europejska może wkrótce podjąć kroki w kierunku uniezależnienia się od amerykańskiego oprogramowania. Społeczność entuzjastów pod patronatem władz UE pracuje nad projektem EU OS, który ma zastąpić system operacyjny Windows w instytucjach rządowych. Wybór padł na modyfikację dystrybucji Fedora Linux, która zostanie dostosowana do potrzeb urzędników poprzez interfejs przypominający Windows.

Bezpieczeństwo

Przełomowa kwantowa technologia generowania liczb losowych z WAT: Szczegółowa analiza i perspektywy

W dzisiejszym zaawansowanym technologicznie świecie, prawdziwie losowe liczby stanowią fundament wielu kluczowych dziedzin. Od zabezpieczania komunikacji poprzez kryptografię aż po przeprowadzanie złożonych symulacji naukowych i inżynierskich , generowanie nieprzewidywalnych sekwencji danych jest niezbędne. Losowość odgrywa również istotną rolę w grach losowych , w sektorze finansowym , gdzie zapewnia unikalność transakcji, oraz w badaniach statystycznych. W kryptografii, siła klucza szyfrującego jest bezpośrednio związana z jakością i stopniem losowości użytym do jego wygenerowania . Im wyższa entropia źródła losowego, tym trudniejszy do złamania staje się klucz. Prawdziwa losowość jest zatem kluczowym elementem zapewniającym bezpieczeństwo w cyberprzestrzeni, wzmacniając algorytmy szyfrujące i chroniąc integralność przesyłanych oraz przechowywanych danych . Zapotrzebowanie na generatory liczb losowych o wysokiej jakości i nieprzewidywalności stale rośnie, co jest bezpośrednio powiązane z postępem technologicznym i coraz większym znaczeniem bezpieczeństwa informacji. Wraz z dynamicznym przenoszeniem coraz większej liczby aspektów naszego życia do sfery cyfrowej, ilość generowanych i przesyłanych danych nieustannie wzrasta. Ochrona tych danych przed nieautoryzowanym dostępem i manipulacją staje się priorytetem, a prawdziwa losowość jest nieodzownym narzędziem do skutecznego szyfrowania i zabezpieczania przed różnego rodzaju atakami.

Bezpieczeństwo

Prawdopodobnie DeepSeek Zna Twoje Sekrety: Analiza Bezpieczeństwa Danych Treningowych LLM

Prawdopodobnie DeepSeek zna Wasze sekrety oraz klucze API! Takie ostrzeżenie pojawiło się na łamach Sekurak.pl. W dynamicznie rozwijającym się świecie dużych modeli językowych (LLM), gdzie innowacje pojawiają się niemal codziennie, DeepSeek AI szybko zyskał miano znaczącego gracza, budząc zainteresowanie swoimi możliwościami i efektywnością. Jednakże, wraz z postępem technologicznym, pojawiają się również nowe wyzwania w obszarze bezpieczeństwa. Niedawne odkrycie dokonane przez badaczy z Truffle Security rzuca nowe światło na potencjalne zagrożenia związane z danymi treningowymi tych zaawansowanych modeli. Wnikliwa analiza publicznie dostępnego zbioru danych Common Crawl, wykorzystywanego do trenowania LLM, w tym DeepSeek, ujawniła obecność licznych, potencjalnie wciąż aktywnych kluczy API i haseł.

Dodaj komentarz

Twój adres e-mail nie zostanie opublikowany. Wymagane pola są oznaczone *