Дипфейки, хакерские атаки и безопасность данных доминируют в новостях технологий
На этой неделе в мире технологий возникло множество проблем, начиная от растущей сложности идентификации дипфейков и заканчивая сложными хакерскими атаками и продолжающимися дебатами о доступе к данным.
Согласно отчету The Verge от 5 февраля 2026 года, способность отличать реальность от сгенерированных ИИ подделок снижается. В статье подчеркивалось, что усилия по маркировке фотографий и видео "терпят неудачу перед лицом небрежности, дезинформации и запутанных стандартов метаданных".
Тем временем, российские государственные хакеры не теряли времени, используя критическую уязвимость Microsoft Office, отслеживаемую как CVE-2026-21509. Ars Technica сообщила, что группа, известная под именами APT28, Fancy Bear и Sofacy, использовала уязвимость в течение 48 часов после того, как Microsoft выпустила срочное обновление безопасности в конце прошлого месяца. Хакеры скомпрометировали устройства в дипломатических, морских и транспортных организациях более чем в полудюжине стран, установив ранее невиданные эксплойты.
Доступ к данным также стал предметом споров между ФБР и Apple. Ars Technica сообщила, что ФБР не смогло получить доступ к данным с iPhone репортера Washington Post после того, как агенты изъяли устройство из ее дома 14 января. Телефон был защищен режимом блокировки Apple. Однако, согласно судебным документам, агенты смогли получить доступ к рабочему ноутбуку репортера, заставив ее использовать сканер отпечатков пальцев. Изъятие было частью расследования в отношении подрядчика Пентагона, обвиняемого в незаконной утечке секретной информации.
В других новостях технологий: Motorola выпустила свои последние Moto Watch. Wired описал новые часы как "заметный шаг вперед", похвалив их легкий дизайн, точные показатели здоровья и впечатляющее время автономной работы. Однако в обзоре отмечалось, что это может быть не лучший выбор для отслеживаемых GPS активностей на открытом воздухе.
VentureBeat подчеркнул проблемы, с которыми сталкиваются большие языковые модели (LLM) при предоставлении результатов в режиме реального времени с учетом контекста. В статье от 4 февраля 2026 года "проблема рецепта брауни" была использована в качестве примера необходимости для LLM иметь детальный контекст. Технический директор Instacart Анирбан Кунду объяснил, что для того, чтобы LLM действительно помогала, она должна понимать предпочтения пользователя и то, что может быть доставлено в его регионе, и все это при одновременном управлении задержкой, чтобы обеспечить взаимодействие менее чем за одну секунду.
Discussion
AI Experts & Community
Be the first to comment