MediaНеизвестные хакеры загрузили в репозиторий RubyGems 725 вредоносных библиотек, ворующих данные из буфера обмена пользователей. Об этом сообщили исследователи ReversingLabs. CSO: RubyGems typosquatting attack hits Ruby developers with trojanized packages: https://ift.tt/34R1Muz #TitaniumPlatform #Explainable #ThreatIntelligence #Ruby #RubyGems #MachineLearning #ML — ReversingLabs (@ReversingLabs) April 19, 2020 Вредоносы были замаскированы под легитимные библиотеки с практически идентичными названиями. После […]
via ForkLog https://ift.tt/3boAIFd
via ForkLog https://ift.tt/3boAIFd
MediaНекоммерческая организация SPEC сформировала комитет для надзора за разработкой независимого бенчмарка алгоритмов искусственного интеллекта, машинного обучения и задач логистического вывода.Excited to announce the formation of #SPEC's new Machine Learning Committee. The ML committee will develop practical methodologies for #benchmarking #AI and #ML #performance in the context of real-world platforms and environments. Learn more at: https://t.co/5us6CDT1js pic.twitter.com/ucPWuPlHVC— SPEC (@spec_perf) March 10, 2022 Структура займется созданием практической методологии для сравнительного анализа эффективности алгоритмов в контексте реальных платформ и сред.Первоначально комитет сосредоточится на разработке бенчмарков для измерения сквозной производительности тестируемой аппаратной системы при выполнении задач машинного обучения и логических выводов.В SPEC считают, что создание независимого от сторонних поставщиков эталонного теста позволит разработчикам систем оценивать конкурирующие платформы и технологии и принимать более эффективные решения о покупке оборудования и инструментов.Комитет также пригласил ИИ-специалистов присоединиться к разработке и управлению бенчмарком.«Я призываю всех, кто интересуется будущим обработки МО, присоединиться к комитету SPEC ML и помочь сформировать эти бесценные тесты», — сказал председатель комитета Артур Канг.SPEC выпускает ряд эталонных тестов, которые широко используются для оценки производительности компьютерных систем, особенно в отрасли высокопроизводительных вычислений (HPC).Напомним, в ноябре 2021 года члены ЮНЕСКО приняли первое глобальное соглашение об этике искусственного интеллекта.В июне Всемирная организация здравоохранения сформировала шесть основных принципов для искусственного интеллекта в медицине.Подписывайтесь на новости ForkLog в Telegram: ForkLog AI — все новости из мира ИИ!
via ForkLog https://ift.tt/zKFxX4m
via ForkLog https://ift.tt/zKFxX4m
Google_logo-minКомпания Google откроет исходный код двух «новейших» технологий повышения конфиденциальности (PET), включая ИИ-системы для размытия объектов в видео.🎁 A gift for you: New ways to provide a safer online experience for everyone!
From an #opensource #ML tool that instantly blurs objects to enhanced data encryption, we're committed to continue designing technology that protects your privacy → https://t.co/a00el0MWoA pic.twitter.com/eAzsKrlWrc— Google Developers (@googledevs) December 22, 2022 Оба инструмента являются частью инициативы компании Protected Computing.«Проект призван трансформировать способы, время и место обработки данных для технического обеспечения их конфиденциальности и безопасности», — говорится на сайте техгиганта.Инструмент блюринга видео Magritte уже доступен на GitHub. Система c помощью машинного обучения обнаруживает объекты в роликах и размывает их сразу после появления на экране.Magritte может маскировать различные предметы, включая номерные знаки автомобилей и татуировки людей.По данным компании, инструмент пригодится журналистам, желающим обеспечить повышенные гарантии конфиденциальности.«Используя эту открытую систему видеографы смогут сэкономить время на размытии объектов в роликах, зная о высокой точности обнаружения алгоритмом машинного обучения», — говорится в блоге Google.Инструмент Fully Homomorphic Encryption (FHE) Transpiler позволяет разработчикам совершать вычисления с зашифрованными данными без доступа к идентифицирующей пользователей информации.В компании заявили, что система способна помочь в правительственной и финансовой сферах, а также в области здравоохранения.«FHE Transpiler пригодится там, где повышенные гарантии безопасности при обработке конфиденциальных данных имеют первостепенное значение», — добавили в Google.По мнению представителей компании, PET становятся мейнстримом с учетом того, что ранее они являлись только «академическими упражнениями».В июне Белый дом заявил, что эти технологии позволят исследователям и другим специалистам получить представление о конфиденциальности данных без доступа к ним самим.Напомним, в декабре Google представила ИИ-алгоритм для распознавания почерка врачей.В том же месяце техгигант создал надстройку Simple ML для разработки ИИ-моделей в «Таблицах».В ноябре Google научила робота программировать самого себя.Подписывайтесь на новости ForkLog в Telegram: ForkLog AI — все новости из мира ИИ!
via ForkLog https://ift.tt/gqcApym
From an #opensource #ML tool that instantly blurs objects to enhanced data encryption, we're committed to continue designing technology that protects your privacy → https://t.co/a00el0MWoA pic.twitter.com/eAzsKrlWrc— Google Developers (@googledevs) December 22, 2022 Оба инструмента являются частью инициативы компании Protected Computing.«Проект призван трансформировать способы, время и место обработки данных для технического обеспечения их конфиденциальности и безопасности», — говорится на сайте техгиганта.Инструмент блюринга видео Magritte уже доступен на GitHub. Система c помощью машинного обучения обнаруживает объекты в роликах и размывает их сразу после появления на экране.Magritte может маскировать различные предметы, включая номерные знаки автомобилей и татуировки людей.По данным компании, инструмент пригодится журналистам, желающим обеспечить повышенные гарантии конфиденциальности.«Используя эту открытую систему видеографы смогут сэкономить время на размытии объектов в роликах, зная о высокой точности обнаружения алгоритмом машинного обучения», — говорится в блоге Google.Инструмент Fully Homomorphic Encryption (FHE) Transpiler позволяет разработчикам совершать вычисления с зашифрованными данными без доступа к идентифицирующей пользователей информации.В компании заявили, что система способна помочь в правительственной и финансовой сферах, а также в области здравоохранения.«FHE Transpiler пригодится там, где повышенные гарантии безопасности при обработке конфиденциальных данных имеют первостепенное значение», — добавили в Google.По мнению представителей компании, PET становятся мейнстримом с учетом того, что ранее они являлись только «академическими упражнениями».В июне Белый дом заявил, что эти технологии позволят исследователям и другим специалистам получить представление о конфиденциальности данных без доступа к ним самим.Напомним, в декабре Google представила ИИ-алгоритм для распознавания почерка врачей.В том же месяце техгигант создал надстройку Simple ML для разработки ИИ-моделей в «Таблицах».В ноябре Google научила робота программировать самого себя.Подписывайтесь на новости ForkLog в Telegram: ForkLog AI — все новости из мира ИИ!
via ForkLog https://ift.tt/gqcApym