Přejít k navigační liště

Zdroják » Zprávičky » Využití crowdsourcingu při detekci malware v IE9

Využití crowdsourcingu při detekci malware v IE9

Zprávičky Různé

Nálepky:

Dion Almaer upozornil na jednu funkci, která je obsažena v novém IE9 Beta a která pomáhá detekovat malware. Zjednodušeně řečeno: Pokud kliknete na odkaz ke stažení souboru foo.exe, a MS má informace o tom, že u jiných lidí byl tento soubor detekován jako škodlivý, oznámí vám to. Pokud ale ostatní lidé se souborem foo.exe pracují bez problémů, je to indicie, že soubor je pravděpodobně v pořádku.

Myšlenka to je zajímavá – totiž využít zkušeností jiných lidí jako jednoho z faktorů při rozhodování o škodlivosti. Podobné rozhodnutí ale není všespasitelné. Jak trefně podotýká jeden z komentátorů: Co když dostatečný počet lidí označí foovirus.exe jako důvěryhodný?

Komentáře

Odebírat
Upozornit na
guest
1 Komentář
Nejstarší
Nejnovější Most Voted
v6ak

Už vidím ty boty, kteří budou označovat nový malware za důvěryhodný.

Frugal computing: architektura pro dobu dražší infrastruktury

Vývojáři se naučili zrychlovat dotazy, přidávat cache, škálovat služby a hlídat účet za cloud. Frugal computing začíná o jednu otázku dřív: musí se výpočet, přesun dat, volání modelu nebo uložení vůbec stát? Rostoucí spotřeba datových center a nové evropské reportování ho posouvají do návrhu architektury, dřív než do závěrečné poznámky o udržitelnosti v prezentaci.

Odysseus: PewDiePie vydal open-source AI workspace, který běží na vašem vlastním hardwaru

AI
Komentáře: 0
Felix Kjellberg, youtuber se 110 miliony odběratelů, strávil rok učením se programovat a fine-tuningem vlastních AI modelů. Výsledkem je Odysseus – bezplatný, open-source workspace pro práci s umělou inteligencí, který neposílá žádná data do cloudu. Projekt má týden, přes 61 000 hvězdiček na GitHubu a znovu otevírá otázku, komu vlastně patří váš digitální kontext.

Když Git už nestačí: jak izolovat databázový stav pro pokusy AI agentů

Gitová větev vývojářům oddělí kód, ale databáze často zůstává společná. U AI agentů je to slabé místo: rychle spouštějí migrace, mění data a zkoušejí víc cest najednou. Databázová větev jim dá vlastní pracovní prostor, jenže tím práce nekončí. Ještě je potřeba řešit citlivá data, oprávnění, životnost větve i zbytek stavu aplikace.