Правительство взялось за борьбу с видеофейками

Правительство взялось за борьбу с видеофейками

Правительство взялось за борьбу с видеофейками

К 2030 году в России появится пять систем для распознавания видеофейков в СМИ и социальных сетях. К 2025 году такие системы должны выявлять не менее 70% фейков. На это власти планируют выделить гранты.

Планы правительства профинансировать разработку пяти программ по распознаванию сгенерированного контента (deep fakes) значатся в “дорожной карте” развития “Национального общесистемного ПО”, принятой в декабре.

На проекты планируется выделить гранты, их развитием займется Фонд содействия инновациям, пишет “Ъ”.

Из документа следует, что к 2025 году необходимо представить решение, которое будет способно распознать не менее 70% поддельного контента.

Пользователями технологии, по мнению Минцифры, могут стать новостные, медиа и PR-агентства, которые нуждаются в проверке достоверности информации. Полезна она будет и пользователям, сомневающимся в подлинности аудио- и визуального контента.

Конкретные проекты в рамках дорожной карты их реализации и объемы финансирования будут определены позже, добавили в министерстве.

На рынке давно есть проблема выявления “дипфейков”, говорят в RecFaces (разрабатывает программы биометрической идентификации на основе искусственного интеллекта). Но там не считают инициативу реализуемой, поскольку формат поддержки проектов в “дорожной карте” предполагает наличие “якорного” заказчика, а в данном случае его пока нет.

В RecFaces также отметили, что существует профессиональный и любительский сгенерированный контент:

“Если для любительского контента точности распознавания в 70% может хватить, то для профессионального, с актерами и видеомонтажерами, этого недостаточно, поскольку нужно анализировать дополнительные данные”.

По оценке RecFaces, разработка ПО, которое сможет различать профессиональный сгенерированный контент, может обойтись в миллиарды рублей.

Прежде всего точность в 70% означает, что примерно в каждом третьем случае нейросеть будет ошибаться, подчеркивает исполнительный директор по стратегии и инновационному развитию блока кибербезопасности МТС Евгений Черешнев.

“Глобально это не поможет бороться с фейками. Кроме того, было бы правильнее не создавать технологию с нуля. В условиях современной геополитической обстановки у нас нет трех лет на решение задачи”, — говорит эксперт.

Добавим, тема борьбы с “дипфейками” уже не раз поднималась в этом году. Роскомнадзор заинтересовался разработкой НИУ ИТМО в области распознавания лжи по видеозаписи, "ВКонтакте" представила собственную функцию “Дипфейк”, а в аналитическом отчёте “Прогноз влияния перспективных технологий на ландшафт угроз кибербезопасности” от Сбера технологии Deepfake поставлены в первый ряд опасностей в перспективе ближайших пяти лет.

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

Инфостилер Jarka прожил год на PyPI под видом инструментов интеграции ИИ

Эксперты «Лаборатории Касперского» нашли на PyPI два схожих пакета, якобы реализующих доступ к API популярных ИИ-моделей — GPT-4 Turbo и Claude AI. Анализ показал, что истинной целью в обоих случаях является внедрение зловреда JarkaStealer.

Вредоносные библиотеки gptplus и claudeai-eng были загружены в репозиторий Python-кодов в ноябре прошлого года, притом из-под одного и того же аккаунта. До удаления с подачи Kaspersky их скачали более 1700 раз пользователи из 30 стран (в основном жители США, Китая, Франции, Германии и России).

 

Описания содержали инструкции по созданию чатов для ИИ-ботов и примеры работы с большими языковыми моделями (БЯМ, LLM). Для имитации заявленной функциональности в код был встроен механизм взаимодействия с демопрокси ChatGPT.

При запуске параллельно происходит загрузка с GitHub файла JavaUpdater.jar — инфостилера Jarka. При отсутствии у жертвы софта Java с Dropbox скачивается JRE.

Внедряемый таким образом вредонос умеет выполнять следующие действия в системе:

  • собирать системную информацию;
  • воровать информацию из браузеров;
  • прерывать процессы Google Chrome и Microsoft Edge (чтобы вытащить сохраненные данные);
  • отыскивать сессионные токены в Telegram, Discord, Steam, чит-клиенте Minecraft;
  • делать скриншоты.

Украденные данные архивируются и передаются на C2-сервер. После этого файл с добычей удаляется с зараженного устройства, чтобы скрыть следы вредоносной активности.

Как оказалось, владельцы JarkaStealer продают его в Telegram по модели MaaS (Malware-as-a-Service, «вредонос как услуга»), однако за доступ уже можно не платить: исходники были опубликованы на GitHub. В рекламных сообщениях и коде зловреда обнаружены артефакты, позволяющие заключить, что автор стилера владеет русским языком.

«Обнаруженная кампания подчёркивает постоянные риски, связанные с атаками на цепочки поставок, — отметил эксперт Kaspersky GReAT Леонид Безвершенко. — При интеграции компонентов с открытым исходным кодом в процессе разработки критически важно проявлять осторожность. Мы рекомендуем организациям внедрять строгую проверку целостности кода на всех этапах разработки, чтобы убедиться в легитимности и безопасности внешнего программного обеспечения или внешних компонентов».

Тем, кто успел скачать gptplus или claudeai-eng, рекомендуется как можно скорее удалить пакет, а также обновить все пароли и сессионные токены.

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