SciTech տեղեկագիր 2.8

Հատուկ «Համացանցի շաբաթ» հրատարակություն `ձեր գիտության և տեխնոլոգիաների ամեն երկուշաբաթյա դոզան. Հատոր 2, համար 8

Համակարգիչ - անսպառ հնարավորություններով մեքենա: Աղբյուր ՝ Հաջորդ ցանցը

SciTech Bulletin- ի այս թողարկումում մենք ցանկանում ենք առանձնացնել համակարգչային գիտության և հաղորդակցության տեխնոլոգիաների բնագավառներում վերջին հայտնագործություններն ու բացահայտումները ՝ հոկտեմբերի 29-ին դիտարկված Ինտերնետի միջազգային օրվա կապակցությամբ, որը նշանավորեց Պրագյանի համացանցային շաբաթվա սկիզբը: .

Իմացեք ավելին Պրագյանի համացանցային շաբաթվա մասին պաշտոնական պորտալում:

Շելլի. Այն բոտը, որը պատմում է մակաբրո հեքիաթները

Շելլի. Չաթբոտը, որը կարող է սարսափ պատմություններ գրել: Աղբյուր

MIT- ի հետազոտական ​​խումբը թողարկել է շեյլբոտը ՝ «Ֆրանկենշտեյն» -ի հեղինակի Մերի Շելլի անունով, որը կարող է սարսափելի պատմություններ առաջացնել:

Shelley- ը խորը ուսումնառության միջոցով աշխատող AI համակարգ է, որը ուսուցման ալգորիթմի և կրկնվող նյարդային ցանցի համադրություն է, որը ունակ է սովորել հետադարձ կապից: Ուսուցանվել է ավելի քան 140,000 պատմությունների հսկայական տվյալների շտեմարան, որը ներդրվել է սիրողական սարսափ ֆանտաստիկայի գրողների կողմից, այս բոտը լավ պատրաստված է, որպեսզի գան անպիտան, անկանխատեսելի հեքիաթներ, որոնք ստուգում են մեքենայական ուսուցման սահմանները:

Բոտը ներկայումս Twitter- ում ակտիվ է ՝ որպես @shelley_ai, որտեղ նա թվիթեր է տալիս մի հատվածի մի հատվածի հետ, որն ունի #yourturn- ի վերջում: Մարդկանց Twitter- ի օգտագործողը կարող է համագործակցել դրա հետ ՝ թվիթերով հետ բերելով այն շարունակությունը, որին պատասխանելու է Շելլին: Մարդու և մեքենայի միջև այս համագործակցությունն ականատես կլինի ստեղծագործականության և հետախուզության:

Ավելին Շելլիի մասին կարդացեք MIT- ի նորությունների հոդվածում և ֆիզիկական.org- ի հոդվածը AI- ի վերաբերյալ: Կարդացեք Շելլիի պատմությունները այստեղ:

Ապահով WiFi. Անցյալի՞ բան:

Կրակի հարձակումը: Աղբյուր ՝ Android Police

WPA2 (WiFi պաշտպանված մուտք) արձանագրությունը շուրջ 13 տարի է `ցանցի անվտանգության ոլորտի ստանդարտն է: Գաղտնագրման այս մեթոդաբանությունը լայնորեն ընդունվեց ՝ կապված իր անվտանգության բարձր հատկությունների և ապարատի լայն շրջանակի համատեղելիության հետ: Սակայն վերջերս, մի ​​քանի հետազոտողներ հայտնաբերեցին կոպիտության խոցելիությունը և կարողացան կոտրել այն: Հարձակման այս մեթոդը իրավաբանորեն կրում է «KRACK» անվանումը և կոչվում է Key Reinstallation Attack:

Շատ դեպքերում հաճախորդի հավատարմագրերը և մուտքի կետերը հաստատվում են հատուկ «ձեռքսեղմման» հաղորդագրությունների միջոցով: KRACK- ը բացահայտում է խոցելիությունը այս «ձեռքսեղմման» գործընթացում և ի վիճակի է շահարկել և վերամշակել այդ հաղորդագրությունները: Սա սարքերը սարսափեցնում է անապահով կապեր հաստատելու և, հետևաբար, վտանգելով օգտագործողի տվյալները:

Խոցելիությունը ինքնին արձանագրության բնածին թերությունն է և հատուկ սարքված չէ: Պարզ ասած, եթե տվյալ սարքը WiFi- ին միացված է, ապա ապահով է ենթադրել, որ խախտվել է դրա անվտանգությունը:

Ավելին կարդացեք Krack- ի գրոհների մասին հատուկ նվիրված Krack պորտալում և ստացեք խորհուրդներ Forbes- ով ձեր սարքերը պաշտպանելու վերաբերյալ:

Ransomware- ի խախտումը վատթարանում է Եվրոպայում

Ransomware Bad Rabbit. Աղբյուր ՝ ԱՀ լաբորատորիա

Վատ նապաստակ անունով Ransomware ծրագիրը իրարանցում է առաջացրել ամբողջ Եվրոպայում ՝ օգտագործողներին պահանջելով վճարել բիթքոիններում ՝ համակարգ մուտքի իրավունք ստանալու համար: Այն չարամիտ ծրագիրը, որը հիմնականում տարածված է Ռուսաստանում, Ուկրաինայում և Թուրքիայում, ունի իր արմատները WannaCry և Petya չարամիտ գծերի վրա, որոնք պատասխանատու են նման բռնկումների համար, որոնք տեղի են ունեցել այս տարվա սկզբին: Նախնական զեկույցները նույնպես վատ նապաստակը դասել են Պեթիավար ընտանիքում:

Ավելի քան 200 խոշոր ընկերությունների շրջանում տուժածների պատճառով Bad Rabbit- ը հիմնականում աշխատում է `արտարժույթի փոխանակում 0,05 bitcoin արժողությամբ $ 285 դոլարով կամ $ 18880: Ռուսական Interfax և Fontanka լրատվական գործակալությունը երկու խոշոր ձեռնարկություններ էին, որոնք ազդվել էին այս չարամիտից: Հարձակման նախօրեին Ուկրաինայում ընկան նաև Կիևի մետրոն, Օդեսա միջազգային օդանավակայանը և Ուկրաինայի ենթակառուցվածքների նախարարությունը:

«Կասպերսկու» լաբորատորիաները, որոնք վերլուծում էին այդ սպառնալիքը, հայտնում են, որ փրկագինը ներբեռնվել է որպես կեղծ Adobe Flash նվագարկիչների թարմացում ՝ զոհերին գայթակղելու համար չարամիտ կերպով անօգուտ տեղադրելու համար:

CERT-In Հնդկական համակարգչային վթարների արձագանքման խումբը արագորեն գործեց սպառնալիքը հայտնաբերելու ուղղությամբ, ինչպես նաև հանդես եկավ միջին խստության սպառնալիքով նախազգուշացումով ՝ «Bad Rabbit Ransomware» - ի դեմ: Հրապարակվեց նաև ընդհանուր հայտարարություն կիբեր պաշտպանության և անվտանգության վերաբերյալ:

Կարդալ ավելին Hacker News- ի Bad Rabbit- ի մասին մանրամասն հոդվածը `ավելին իմանալու համար:

Վերծանելով միտքը ՝ օգտագործելով AI

fMRI սկանները օգտագործվում էին նյարդային ցանցի մոդելը վերապատրաստելու համար: Աղբյուրը ՝ Փուրդուի համալսարան

Մարդկային մտքի խճճվածությունները քողարկելու ձգտման մեջ, Փուրդուի համալսարանի հետազոտողները օգտագործել են Արհեստական ​​բանականության տեխնիկան `ապակոդավորելու այն, ինչ տեսնում է մարդու ուղեղը: Գործընթացը, որն օգտագործում է ալգորիթմ, որը կոչվում է հեղափոխական նյարդային ցանց, մեկնաբանում է fMRI- ն (ֆունկցիոնալ մագնիսական ռեզոնանսային պատկերացում) տարբեր տեսանյութեր դիտող մարդկանց սկաներ, մոդելավորում է մի տեսակ մտքի ընթերցման տեխնոլոգիա:

Հետազոտողները հավաքել են fMRI- ի տվյալները տեսահոլովակներ դիտող սուբյեկտներից, որոնք այնուհետև օգտագործվել են կոնվոլեկտիվ նյարդային ցանցի մոդելը վերապատրաստելու համար ՝ ուղեղի տեսողական ծառի կեղեվում գործունեությունը կանխատեսելու համար: Մոդելը օգտագործվել է սուբյեկտներից fMRI- ի տվյալների վերծանման համար ՝ տեսանյութերը վերակառուցելու համար: Այն կարողացավ ճշգրիտ վերծանել տվյալները նկարների որոշակի կատեգորիաների մեջ և ճիշտ մեկնաբանել տեսանյութը դիտելիս տեսած մարդու ուղեղը:

Այս տեխնոլոգիան, բացի նեյրոնագիտության բնագավառում իր կիրառություններից, նաև խթանում է ԱԻ-ում հետազոտությունները բարելավելու ջանքերը: Այս երկու ոլորտները խիստ փոխկապակցված են: Քանի որ ջանքեր են գործադրվում AI- ն առաջ տանելու ուղեղի վրա հիմնված հասկացությունների առաջխաղացման համար, մենք կարող ենք նաև օգտագործել AI- ն `մարդու ուղեղի գործունեության ավելի խորը պատկերացում կազմելու համար:

Այս տեխնոլոգիայի մասին ավելի մանրամասն կարդացեք ScienceDaily- ի թողարկումում: