В недавнем исследовании про таргетированный AI-фишинг авторы собирали информацию в интернете о человеке, с помощью GPT-4o и Claude 3.5 Sonnet составляли его профиль, на основе которого генерировали персонализированные фишинговые сообщения. Что интересно, в 88% случаев профили оказывались точными и полезными, а click-rate на ссылки в автоматически сгенерированных письмах составил 54%. Это значение совпало с click-rate для писем, написанных человеком-экспертом. В аналогичных же исследованиях прошлого года, чтобы достичь уровня экспертов, моделям требовалось участие человека.
Результаты лишний раз подчеркивают необходимость создания и улучшения детекторов сгенерированного контента.
LLM модели совершенствуют свои «обманные способности», а мы продолжаем совершенствовать нашу модель детектирования для русскоязычных текстов GigaCheck. Обновленная версия уже доступна в нашемTelegram-боте. Кроме того, мы добавили нашу новую модель (находится на стадии бета-тестирования), которая умеет определять в co-written текстах фрагменты текста, созданные LLM. Вы можете легко переключать модели через команду /model. Напомним, что используемый нами подход для детекции интервалов основан на архитектуре DN-DAB-DETR, подробнее можно почитать в опубликованной нами статье, про которую мы писали в этом посте.
Заходите в бот, тестируйте, и не дайте злоумышленникам вас обмануть! 😊
В недавнем исследовании про таргетированный AI-фишинг авторы собирали информацию в интернете о человеке, с помощью GPT-4o и Claude 3.5 Sonnet составляли его профиль, на основе которого генерировали персонализированные фишинговые сообщения. Что интересно, в 88% случаев профили оказывались точными и полезными, а click-rate на ссылки в автоматически сгенерированных письмах составил 54%. Это значение совпало с click-rate для писем, написанных человеком-экспертом. В аналогичных же исследованиях прошлого года, чтобы достичь уровня экспертов, моделям требовалось участие человека.
Результаты лишний раз подчеркивают необходимость создания и улучшения детекторов сгенерированного контента.
LLM модели совершенствуют свои «обманные способности», а мы продолжаем совершенствовать нашу модель детектирования для русскоязычных текстов GigaCheck. Обновленная версия уже доступна в нашемTelegram-боте. Кроме того, мы добавили нашу новую модель (находится на стадии бета-тестирования), которая умеет определять в co-written текстах фрагменты текста, созданные LLM. Вы можете легко переключать модели через команду /model. Напомним, что используемый нами подход для детекции интервалов основан на архитектуре DN-DAB-DETR, подробнее можно почитать в опубликованной нами статье, про которую мы писали в этом посте.
Заходите в бот, тестируйте, и не дайте злоумышленникам вас обмануть! 😊
Since its launch in 2013, Telegram has grown from a simple messaging app to a broadcast network. Its user base isn’t as vast as WhatsApp’s, and its broadcast platform is a fraction the size of Twitter, but it’s nonetheless showing its use. While Telegram has been embroiled in controversy for much of its life, it has become a vital source of communication during the invasion of Ukraine. But, if all of this is new to you, let us explain, dear friends, what on Earth a Telegram is meant to be, and why you should, or should not, need to care. Right now the digital security needs of Russians and Ukrainians are very different, and they lead to very different caveats about how to mitigate the risks associated with using Telegram. For Ukrainians in Ukraine, whose physical safety is at risk because they are in a war zone, digital security is probably not their highest priority. They may value access to news and communication with their loved ones over making sure that all of their communications are encrypted in such a manner that they are indecipherable to Telegram, its employees, or governments with court orders. The Russian invasion of Ukraine has been a driving force in markets for the past few weeks. On December 23rd, 2020, Pavel Durov posted to his channel that the company would need to start generating revenue. In early 2021, he added that any advertising on the platform would not use user data for targeting, and that it would be focused on “large one-to-many channels.” He pledged that ads would be “non-intrusive” and that most users would simply not notice any change. Unlike Silicon Valley giants such as Facebook and Twitter, which run very public anti-disinformation programs, Brooking said: "Telegram is famously lax or absent in its content moderation policy."
from it
