Forklog
2022-06-10 09:19:09

Chrome задействует машинное обучение для выявления фишинговых атак

Компания Google интегрирует в браузер Chrome модель машинного обучения для обнаружения потенциальных фишинговых атак. With upcoming on-device machine learning advancements in #Chrome, block unwanted notifications, translate more sites into your preferred language, and more.Learn how we’re building a safer, more accessible and more personalized experience for you → https://t.co/3dbNPo4P15 pic.twitter.com/fFKWD3n6rv— Chrome (@googlechrome) June 9, 2022 По данным разработчиков, алгоритм идентифицирует в 2,5 раза больше потенциально вредоносных сайтов и фишинговых атак, чем предыдущая модель. Это обеспечивает более безопасный и защищенный веб-серфинг, считают в компании. Также Google анонсировала интеграцию ИИ-модели, отключающей запросы сайтов на отправку уведомлений. По словам представителей компании, алгоритм анализирует предыдущие действия пользователя и прогнозирует вероятность предоставления подобных разрешений. Предупреждение о фишинговой атаке (слева) и нежелательный запрос на отправку уведомлений с сайта, который с высокой долей вероятности пользователь отклонит (справа). Данные: Google. Другая модель предназначена для оптимизации панели инструментов в Chrome. В зависимости от действий пользователя браузер подсветит элементы интерфейса, которые с высокой долей вероятности будут полезны в данный момент. Изменение элементов интерфейса панели инструментов в зависимости от действий пользователя. Данные: Google. Нововведения появятся в следующем обновлении Chrome. В компании подчеркнули, что модели машинного обучения будут обрабатывать запросы непосредственно на устройстве пользователя. Напомним, в апреле в Chrome добавили функцию распознавания текста Google Lense. В феврале разработчики браузера исправили 27 уязвимостей, в том числе восемь высокорисковых. Подписывайтесь на новости ForkLog в Telegram: ForkLog AI — все новости из мира ИИ!

获取加密通讯
阅读免责声明 : 此处提供的所有内容我们的网站,超链接网站,相关应用程序,论坛,博客,社交媒体帐户和其他平台(“网站”)仅供您提供一般信息,从第三方采购。 我们不对与我们的内容有任何形式的保证,包括但不限于准确性和更新性。 我们提供的内容中没有任何内容构成财务建议,法律建议或任何其他形式的建议,以满足您对任何目的的特定依赖。 任何使用或依赖我们的内容完全由您自行承担风险和自由裁量权。 在依赖它们之前,您应该进行自己的研究,审查,分析和验证我们的内容。 交易是一项高风险的活动,可能导致重大损失,因此请在做出任何决定之前咨询您的财务顾问。 我们网站上的任何内容均不构成招揽或要约