Персданные снова оказались в мусорном контейнере

Персданные снова оказались в мусорном контейнере

Сотрудники казначейства в округе Пейн (Оклахома, США) выбросили в мусорный бак документы, содержащие персональные данные жителей округа, сообщает NewsChannel 4.

Глава казначейства Бонита Стадлер (Bonita Stadler) заявила, что не видит в происшедшем ничего страшного, поскольку имена жителей и номера соцстрахования можно легко найти в интернете. Это не такая уж «чувствительная» информация, но мы, конечно, сожалеем о случившемся, сказала г-жа Стадлер, infowatch.ru.

Комментирует Сергей Хайрук, аналитик InfoWatch:

«Выброшенные документы относятся к периоду с 1980 по 2008 год. Помимо имен и фамилий жителей округа, в бумагах содержатся номера социального страхования – один из основных идентификаторов личности в США. С помощью этих номеров (SSN) злоумышленники оформляют на сторонних лиц кредиты, подают заявки на налоговые возвраты. Нередки случаи, когда суммы мошенничеств с использованием номеров соцстрахования превышают миллионы долларов США».

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

Новая ИИ-модель копирует собеседника путем проведения опроса

Исследователи из трех американских университетов и команды Google DeepMind создали модель генеративного ИИ, способную после двухчасового аудиоинтервью сымитировать личность и поведение собеседника с точностью до 85%.

В контрольную выборку вошли 1052 добровольца разного возраста, пола, образования, достатка, национальности, вероисповедания и политических взглядов. Для всех были созданы индивидуальные программы-агенты одинаковой архитектуры.

Разработанный сценарий бесед включал обычные для социологических исследований вопросы, тесты «Большая пятерка» для построения модели личности, пять экономических игр («Диктатор», «Общественное благо» и проч.) и поведенческую анкету, составленную в ходе недавних экспериментов с большими языковыми моделями (БЯМ, LLM).

Ответы испытуемых сохранялись в памяти для использования в качестве контекста. Спустя две недели добровольцам предложили пройти тот же опрос, и LLM смогла предугадать их реплики с точностью до 85%.

 

По мнению авторов исследования, их метод создания цифровых двойников — хорошее подспорье в изучении индивидуального и коллективного поведения. Полученные результаты также можно использовать в социологии и для выработки политических решений.

К сожалению, совершенствование ИИ-технологий — палка о двух концах. Попав в руки злоумышленников, подобный инструмент позволит создавать еще более убедительные дипфейки, чтобы вводить в заблуждение интернет-пользователей с корыстной либо иной неблаговидной целью.

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru