Одежда с искусственным интеллектом защитит от злоумышленников

Найден способ взламывать любую CAPTCHA за долю секунды

Международная группа исследователей сообщила о создании самого совершенного на сегодняшний день инструмента прохождения теста CAPTCHA, передает The Indian Times. В основе метода лежит разработанный специально для этого искусственный интеллект с функцией глубокого обучения. Девелоперы отмечают, что это самый эффективный способ обхода CAPTCHA по состоянию на декабрь 2018 г.

Алгоритм, название которому еще не присвоено, в сравнении с ранее представленными методами решения CAPTCHA, работает в несколько раз быстрее: на обычном пользовательском компьютере он может пройти тест всего за 0,05 с.

CAPTCHA или (Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart) – это автоматизированный публичный тест Тьюринга для различения компьютеров и людей. Он применяется для определения, кто отправляет запросы на сайт – человек или компьютер (робот). Первая версия CAPTCHA была представлена в 1997 г.

Специфика алгоритма

Предложенный метод решения CAPTCHA базируется на так называемой «генеративно-состязательной сети», предусматривающей наличие генератора решений с возможностью предварительного обучения.

Другими словами, разработчики сперва «натравили» алгоритм на большое количество учебных вариантов CAPTCHA, по степени защиты неотличимых от настоящих.

Они отметили, что для эффективного обучения их системы требуется в среднем 500 учебных «капч» вместо нескольких миллионов, которые понадобились бы без использования генеративно-состязательной сети.

Всего 0,05 секунды – и искусственный интеллект взломает CAPTCHA на вашем сайте

По результатам прохождения теста авторы метода вносят коррективы в работу искусственного интеллекта, тем самым повышая его эффективность.

Обратите внимание

Как отметил профессор Ланкастерского университета Великобритании и по совместительству один из участников проекта Жень Ван (Zheng Wang), это первый зафиксированный метод прохождения теста CAPTCHA с применением техники генеративно-состязательной сети.

Ван подчеркнул, что их исследование проводится с целью наглядно доказать уязвимость одного из самого популярного метода защиты к атакам нового поколения с использованием искусственного интеллекта. «Любой злоумышленник теоретически может обойти CAPTCHA менее чем за секунду.

Подобное делает этот тест в его текущем виде бесполезным», – добавил профессор.

Под угрозой весь интернет

Тест CAPTCHA в различных вариантах используют для защиты миллионы веб-ресурсов по всему интернету, в том числе Wikipedia, официальный сайт корпорации Microsoft и популярный онлайн-аукцион eBay.

Авторы нового алгоритма решения опробовали ее на 33 наиболее распространенных видах теста, и каждый из них был успешно решен.

Это означает, что CAPTCHA больше не может считаться надежным методом защиты – хакер, завладевший алгоритмом или написавший его аналог, получит возможность атаковать практически любой веб-сайт.

Защиты от искусственного интеллекта нет?

ИИ может стать угрозой для всего человечества, и дело не в потенциально возможном восстании машин, а в том, что современные методы защиты информации теряют свою актуальность. Сегодня искусственный интеллект победил CAPTCHA, а чуть меньше месяца назад, в ноябре 2018 г.

, в США заработала нейросеть DeepMasterPrints по подбору отпечатков пальцев. Используемые в ней алгоритмы позволяют подбирать «пальчики» к любому гаджету и к любым дверям с биометрической защитой, используя несовершенство этого метода защиты.

Не исключено, что именно по этой причине в 2017 г. компания Apple отказалась от использования системы Touch ID в своих смартфонах iPhone, а в 2018 г. – в планшетных компьютерах iPad.

Датчики отпечатков пальцев заменили на более надежную функцию сканирования лица Face ID, которую, впрочем, тоже можно обмануть при помощи высокоточной 3D-копии лица.

Но это вовсе не означает, что ИИ способен обойти любую из систем защиты информации, придуманной человечеством. Он пока еще не добрался до систем сканирования рисунка вен, который, как и отпечатки пальцев, уникален для каждого человека, и близнецы в данном случае – не исключение.

Подобные системы защиты пока встречаются не так часто, но все же используются вполне успешно на протяжении нескольких лет. К примеру, в 2014 г.

в Швеции началось использование технологии Quixter, интегрированной с системой электронных платежей, которая активно эксплуатируется в магазинах и кафе страны.

Источник: http://safe.cnews.ru/news/top/2018-12-06_iskusstvennyj_intellekt_raspravilsya_s_captcha

Робот-хакер. Как применять искусственный интеллект в кибербезопасности

Тема применения искусственного интеллекта сегодня активно «греется» во всех отраслях. И чаще всего внимание заслуженно — в некоторых областях потенциал ИИ огромен.

Специалисты по информационной безопасности же в эту тему погружаться не спешат. Главным образом, потому, что применение ИИ напрямую в информационной безопасности не дает такого эффекта, как в некоторых других областях.

И уж точно подобные технологии не станут «серебряной пулей» в сфере защиты информации.

Существующие технологии ИИ напрямую плохо вписываются в большинство задач ИБ. Однако, есть ряд направлений, в которых применение умных инструментов может дать (и уже дает на практике) впечатляющие результаты. В частности, речь идет об обнаружении уязвимостей определенных классов, а также поведенческих аномалий пользователей и других возможных проблем.

Наглядные аналогии

Один из самых защищенных аэропортов в мире Бен Гурион славится своей многоуровневой системой безопасности, при этом в самом аэропорту сложно встретить вооруженную охрану.

При подъезде на первом и единственном внешнем пункте досмотра водитель с пассажирами вынужден снизить скорость почти до нуля, попадая под объективы видеокамер.

Важно

А далее дорога делает многокилометровый вираж до терминала. Это сделано явно намеренно.

За время, пока машина преодолеет путь от пункта досмотра до терминала, система безопасности успеет проанализировать личности пассажиров и — в случае обнаружения признаков опасности — они будут остановлены до входа в здание аэропорта, не причинив никому вреда.

Похожим образом работает система поведенческого анализа аномалий в компьютерной системе на основе искусственного интеллекта.

После успешного проникновения злоумышленник не может моментально нанести ущерб — ему нужно время, чтобы разобраться в системе и понять, как она устроена.

Он будет запускать определенные команды, транзакции, пытаться устанавливать специализированный софт и т.п.

, то есть его поведение будет отличаться от поведения обычного пользователя, а значит, за это время система поведенческого анализа на основе ИИ будет способна обнаружить вторжение и предотвратить его до нанесения ущерба.

В этих направлениях мы действительно ждем прорыва. И результаты работы таких систем позволяют рассчитывать на то, что он уже начался.

В частности, мы после двух лет работы в этой области реализовали алгоритмы ИИ на практике в нашем софте, обеспечивающем безопасность SAP и убедились, что искусственный интеллект здесь реально работает.

Другое дело, что все это лишь небольшая часть системы информационной безопасности, поэтому о массовом применении ИИ области защиты информации говорить пока не приходится. Главная проблема — точность полученных результатов: никого не устроит 50–60%, этого крайне мало для защиты.

Совет

Но ведь ИБ — это не только защита, но еще и нападение. А там совсем иной расклад, и иногда даже 10% вероятности успеха — мечта многих причастных.

Искусственный интеллект для кибервзломщиков

К сожалению, ИИ может помочь и нападающему. Зато мы можем проанализировать в чем и знать — что ждать. Пока не будем говорить о применении умного инструментария для исследования ПО и поиска в нем уязвимостей — это отдельное достаточно технически сложное направление. Коснемся более «приземленных» вещей.

Социальная инженерия. Мы уже привыкли к разным более или менее изощренным атакам, связанным с массовыми рассылками мейлов или смс по различным каналам, к телефонным звонкам и т.д.

Чего стоит один популярный ранее нигерийский спам! Интересно, что вероятность успеха таких действий относительно невелика.

Даже при изощренных сценариях массовых атак речь может идти в лучшем случае о десятых долях процента и редко приближается к половине процента, что, кстати, является неплохим показателем.

И именно здесь искусственный интеллект практически идеально может быть использован злоумышленниками совместно с методами социальной инженерии. Если при массовой атаке поднять вероятность успеха на несколько процентов (вплоть до 5-10%, как показывают некоторые эксперименты) — результат будет потрясающий.

И именно здесь становится очевидной польза от ИИ, поскольку такой инструментарий позволяет автоматизировать атаки, выводя их сложность на невиданный до этого уровень и резко увеличивая шансы на успех.

При этом, автоматизировать и повышать эффективность различных сценариев можно до бесконечности — здесь все ограничивается лишь фантазией и квалификацией кибермошенника. Эксперименты показали, что даже простой бот-попрошайка с минимальным интеллектом может легко достичь невероятной ранее планки в 5%.

Обратите внимание

Что же говорить о возможностях гораздо более сложных ботов? Для них и 10% далеко не предел. Что это означает на практике? Многомиллиардный ущерб для пользователей от реализации одной массовой атаки. И это наше ближайшее будущее.

Киберпреступникам нужно только на должном уровне освоить инструменты искусственного интеллекта, а уж фантазии в выдумывании изощренных схем добывания денег из пользователей им не занимать.

Тем более, стоимость реализации таких атак, с учетом возможностей полной автоматизации, минимальна. Не нужно больших усилий, никаких преступных колл-центров. Можно просто запустить самообучающуюся программу и смотреть, как пополняются счета.

Конечно, стоит оговориться, что ИИ имеет смысл использовать только на больших числах — то есть не при целевых, а при массовых атаках. Но ведь никто не хочет, чтобы за сутки были ограблены 10% всех пользователей популярного мобильного оператора.

А это вполне реальный сценарий уже в самом ближайшем будущем. Общество совсем скоро столкнется с этой угрозой, нужно быть к этому готовыми.

Защита и нападение

Хотя искусственный интеллект в сфере защиты информационных систем делает только первые шаги, нас ждет немало интересных новостей. Еще год назад на эту тему можно было рассуждать лишь с изрядной долей скепсиса, что мы и делали.

Когда начинали работы в этой сфере по анализу уязвимостей и аномалий в нашей лаборатории перспективных исследований, то не ждали никаких особых сюрпризов.

Однако, сегодня результаты исследований и перенос разработок в коммерческие продукты наглядно показывают, что ИИ реально работает.

Важно

Это справедливо как с точки зрения защиты, так и с позиции нападения. ИИ в руках грамотного специалиста представляет собой страшную силу.

И киберпреступников точно не стоит недооценивать, ибо за прошедшие годы только в РФ они аккумулировали огромные суммы денежные суммы (речь уже о миллиардах долларов): потери российских компаний от кибератак в 2017 году оцениваются в 116 млрд рублей, согласно данным Национального агентства финансовых исследований (НАФИ). Часть из них вложили в перспективные исследования. При этом, можно быть уверенными, что повсеместное увлечение криптовалютами облегчит автоматизацию различных преступных сценариев. Но прогресс на месте не стоит, а потому будущие пандемии массовых атак на пользователей с применением развитого ИИ, вероятнее всего, приведут к появлению нового класса систем защиты, также основанных на искусственном интеллекте.

Источник: https://sport.rambler.ru/other/38702664-robot-haker-kak-primenyat-iskusstvennyy-intellekt-v-kiberbezopasnosti/

Как технологии испортят нашу жизнь и превратят в кошмар

Стремительное развитие высоких технологий превратит в скором будущем нашу жизнь в кошмар.

Все потому, что достижения индустрии не всегда служат только на стороне добра — злоумышленники постоянно держат руку на пульсе. Некоторые ужасные технологические вещи возможны в ближайшем будущем, другие происходят прямо сейчас.

Импланты для суперспособностей, которые могут и убить

В будущем появятся мозговые импланты, которые дадут людям суперспособности, пишет в своей колонке на Futurism эксперт по генетике Бертален Меско.

Человек, например, сможет слышать разговоры за стеной, видеть в темноте, управлять настроением и восстанавливать воспоминания. Самое невероятное — легко можно будет загружать в мозг нужные навыки, как в фильме «Матрица».

Однако эти же импланты легко могут стать оружием в руках злоумышленников и платформой для хакеров. Они смогут удаленно управлять функциями чипов: отключать устройства, атаковать мозг ложными сообщениями.

Хакеры даже смогут управлять мыслями и действиями человека, по сути, завладев его волей. После этого они могут сделать с ним все что угодно — в том числе просто убить.

Носимые гаджеты, которые могут навредить уже сейчас

Многие любители современных технологий уже сейчас идут на смелые эксперименты: вживляют подкожные чипы, которыми они могут, например, разблокировать смартфон, ноутбук или открыть дверь гаража.

Есть также перевариваемые устройства, которые принимают в медицинских целях, например, при болезнях желудка. Еще можно сделать цифровое тату, которое имеет «умные» функции — управление электроприборами на расстоянии и т.д.

Совет

Естественно, все это дает невероятные возможности преступникам. Они смогут ввести летальную дозу в перевариваемую робопилюлю, которая убив человека, не оставит даже никаких улик. С помощью подкожных чипов и цифровых тату можно получить доступ к приватным данным. По сути, жизнь, здоровье и тайна частной жизни человека зависят от того, как компания-производитель защитит устройство от взлома.

Роботы-хирурги будут убивать во время операций

Хакеры также способны взломать устройства для медицины. В прошлом году ученые Вашингтонского университета провели успешную кибератаку на медицинского телеробота, с помощью которого хирург проводит операции удаленно.

Этот эксперимент показал, что медицинские устройства нуждаются в серьезной защите от киберугроз, поскольку злоумышленники могут вмешаться в процесс операции и заставить робота убить «ненужного» пациента.

Так, все более популярным в медицине становится робот-хирург Da Vinci, с помощью которого можно проводить сложнейшие операции. Если врачи примут его на постоянное и повсеместное использование, то огромное число людей окажутся в опасности. Например, авторитарные государства всегда смогут избавиться от внезапно заболевших врагов режима без каких-либо улик.

Читайте также:  Алгоритм определяет рак кожи так же точно, как дерматолог

Главная угроза существованию человеческой расы — искуственный интеллект

Развитие искусственного интеллекта (ИИ) способно привести к неминуемой гибели человечества, если его жестко не контролировать. Об этом говорят лучшие умы нашего времени.

Например, легендарный ученый-физик Стивен Хокинг считает, что ИИ станет либо лучшим, либо худшим изобретением человечества. При худшем варианте ИИ может стать абсолютно независимым от человека, и тогда может просто посчитать его лишним на этой планете.

По мнению других экспертов, если такое и возможно, то случится не очень скоро, поскольку искусственного разума в чистом виде (способного самостоятельно делать выводы и принимать решения) еще не существует. Неизвестно также, когда он появится. Однако сама вероятность хокинского развития событий не может не пугать уже сейчас.

Современные же наработки в области искусственного интеллекта применяются, например, в управлении «умным» транспортом, военными дронами и т.д. Злоумышленники при необходимости способны взломать и эти устройства, и вряд ли стоит ждать чего-то хорошего, если контроль над военными дронами захватят, например, террористы.

Нужен жесткий контроль, но и это не спасет

Развитие науки и технологий, безусловно, необходимо для решения крупных проблем человечества. Однако всегда найдутся те, кто захочет применить все это в корыстных интересах. Поэтому компании-производители обязаны обеспечить должную безопасность высокотехнологичных продуктов.

Обратите внимание

Впрочем, и это вряд ли будет железной гарантией безопасности — злоумышленники всегда найдут способы обойти любую защиту, чтобы угодить своим заказчикам.

Так что во всем всегда виноват сам человек, точнее мораль и нравственность сильных мира сего. Учитывая, что в большой политической и экономической игре такие понятия практически отсутствуют, ничего хорошего судьбу человечества не ждет. Это этическая проблема глобальных масштабов, которую решать никто не захочет.

Всем остальным людям придется просто наблюдать, как будет развиваться картина, и по возможности защищаться от ужасов кибербудущего и его злодеев. Кибербудущее близко. Ближе, чем можно представить себе сейчас.

Источник: https://zelv.ru/tekhnologii/38068-kak-tehnologii-isportyat-nashu-zhizn-i-prevratyat-v-koshmar.html

Как искусственный интеллект совершенствует технологию ботов

19 июня 2018, 23:55     1315

Знаете ли вы, что технология ботов существует уже более пятидесяти лет? Одним из первых чатботов в истории стал виртуальный собеседник Элиза, созданный еще в 1966 году.

Конечно, программе было далеко до современных ботов. Для имитации беседы Элиза использовала технику активного слушания, по сути, лишь перефразируя реплики собеседника в вопросы.

Потому диалог с ней напоминал разговор с психотерапевтом.

Благодаря системам искусственного интеллекта современные боты стали намного интеллектуальнее. Вот пять вещей, которые могут делать современные боты благодаря ИИ.

Самообучение

Главная задача любой ИИ-системы – выполнять действия, для которых нужен человеческий разум, но без помощи человека. В мире ботов это означает создание виртуального собеседника, которого невозможно будет отличить от живого человека.

Основное отличие традиционного запрограммированного бота от бота с искусственным интеллектом заключается в том, что бот с ИИ способен учиться и становиться лучше со временем. Внедрение ИИ в технологию ботов открывает бесконечные перспективы.

Обучающиеся боты могут использоваться не только в сервисных целях, но и в медицине. Представьте, к примеру, бота, который приставлен к пациенту с болезнью Альцгеймера.

Такой бот изучает привычки и поведение человека, а потому может определять, когда состояние его подопечного ухудшается.

Важно

Опасность технологии заключается в том, что самообучающиеся боты могут быть использованы для похищения личности человека. Собрав речевые образцы, информацию об интересах и поведении личности, при помощи искусственного интеллекта злоумышленники смогут сформировать бота, успешно выдающего себя за жертву.

К слову, все это может оказать огромное влияние на сектор безопасности. Эксперты полагают, что в самом ближайшем будущем распространение умных ботов приведет к усилению контроля за персональными данными.

Требования к приложениям и сервисам будут сформированы таким образом, чтобы как можно меньше личной информации пользователя передавалось третьим сторонам.

Приложения, сливающие информацию “на сторону” будут беспощадно блокироваться и запрещаться.

Реклама и продвижение бренда

В прошлом если вы хотели рекламировать свой бренд, вам нужно было создавать одноразовую рекламу и размещать ее в поле зрения свой потенциальной аудитории. Современные боты делают это за вас.

Сегодня компания имеет возможность создать бота, который будет представлять бренд и распространять информацию о нем. Бот всегда доступен и может отвечать на вопросы тысяч потенциальных клиентов одновременно. В общем, в деле торговли и рекламы обучающиеся боты становятся одним из главных инструментов.

Умные ассистенты

Если вы часто покупаете что-либо онлайн, то, наверняка, хотя бы раз сталкивались со всплывающими окнами, в которых менеджер магазина предлагает вам помощь. Секрет в том, что, как правило, никакого менеджера на другом конце кабеля нет.

Изначально помощь вам предлагает бот. Он же попытается ответить на вопросы, которые могут у вас возникнуть. И только в случае, если бот не поймет ваших вопросов, в диалог вступает живой человек.

В большинстве случаев клиент этой “подмены” даже не замечает.

Личность для бота

Источник: https://igate.com.ua/news/22092-kak-iskusstvennyj-intellekt-sovershenstvuet-tehnologiyu-botov

Как развитие искусственного интеллекта изменит моду

В конце августа команда израильских исследователей составила новую разработку для Amazon — машину, которая вычисляет, стильно ли одет человек на фотографии.

Как это происходит? Алгоритм учат говорить картинками: показывают ему одно изображение за другим и задают нужную реакцию системы (сапоги-колготки от Демны Гвасалии с платьем La Robe Madame Жакмюса — «хорошо», биркенстоки с комбинезоном Louis Vuitton x Supreme — «плохо»).

Двумя неделями раньше группа Lab26 в Сан-Франциско запустила первого «AI designer» (дословно — «дизайнера с искусственным интеллектом»). Этот алгоритм изучил тысячи рекламных кампаний с 90-х годов и готов генерировать новые идеи для каждого знакомого ему модного дома и креативного директора.

Совет

Математическим путем он вычислит, какие рукава свойственны жакетам Рафа Симонса, а какие — изделиям Марии-Грации Кьюри. Затем машина сопоставит эти знания с ДНК Dior и выдаст подходящую модель для нового сезона. Разобраться в планах искусственного интеллекта на захват всей индустрии нам помог исследователь из Политехнического университета Каталонии Александр Аушев.

Предсказание трендов

В марте 2017 года газета  The Wall Street Journal опубликовала материал о компании Stitch Fix — «производителе одежды на основе данных искусственного интеллекта».

Вы приходите в офис Stitch Fix на Манхэттене, заполняете анкету (размер, пол, бюджет, образ жизни, аккаунты в социальных сетях и три пункта об одежде, которую вы хотите носить) и через две-три недели получаете нужное количество комплектов вещей.

Система работает так: Stitch Fix научила компьютер анализировать популярность стилей во всем мире по фотографиям из инстаграма и фейсбука. То есть еще до того, как клиент обратится в компанию, ее механизмы знают, как одеть человека согласно новым трендам.

Сейчас одежда, разработанная искусственным интеллектом, приносит компании только 1% от всей прибыли, но само существование этого примера доказывает: искусственный интеллект уже умеет предсказывать, что мы захотим носить в следующем сезоне. Означает ли это, что компьютеры могут стать авторитетнее Парижского синдиката моды и снизят градус ожидания показов?

Александр Аушев, исследователь искусственного интеллекта (Политехнический университет Каталонии): «Искусственный интеллект уже широко используют, чтобы предсказывать события по наблюдениям, которые вы зафиксировали. Например, зная погоду в прошлые дни, ИИ может с определенной долей вероятности определить, какая облачность ждет нас завтра.

Такой механизм уже применяют в медицине и на биржах. Предсказание модных трендов — это уже другая задача, сложно с точностью измерить, насколько популярен тот или иной тренд. Скажу точно: обученный искусственный интеллект не всегда будет совпадать во мнении с Парижским модным синдикатом. Дело в том, что ИИ будет отталкиваться от статистики.

Например, проанализировав миллионы фотографий в инстаграме и лайки к ним, ИИ сможет заключить, что людям нравится сочетание аксессуаров опредленного цвета и стиля. Когда ИИ научится с высокой точностью определять текущие модные тренды, он сможет предсказывать будущие — причем те, которые нам точно понравятся.

В этом случае появится вопрос: как определить, где начинается новый тренд, а где кончается старый? Если доступ к глобальным прогнозам трендов будет у каждого, получится так: логично, что мы с вами будем покупать плащи и сумки с прогнозом на следующий сезон. Выходит, что тренд будущего становится трендом настоящего.

Обратите внимание

Это действительно может привести к переосмыслению моды. Зачем смотреть показы по ночам, если можно узнать все заранее?»

Вычисление предпочтений и размеров

Итак, компьютеры уже учатся определять глобальные модные тренды без ошибок, но как адаптировать их не для условной толпы потребителей, а для каждого отдельно взятого человека? Вернемся к тому, как работает система Stitch Fix.

После того как вы заполнили данные в анкете, в базу алгоритмов системы загружают ваши ответы (например: «девушка, работает в офисе, размер S, чаще носит брюки, чем юбки, предпочитает свободные силуэты») и ссылку на аккаунты в социальных сетях.

Компьютеру нужно 3–5 минут, чтобы определить, за какими аккаунтами вы любите наблюдать и кого считаете модными ориентирами. Машина составляет отчет об этой информации и находит совпадения с общими мировыми трендами.

В результате машина создает точные описания одежды для вас. Остается только передать эти данные в швейный цех.

Александр Аушев, исследователь искусственного интеллекта (Политехнический университет Каталонии): «Вычисление предпочтений конкретного человека в моде почти не отличается от построения обычной рекомендательной системы — по типу той, которая предлагает видео на YouTube или продукты на Amazon. Чтобы создать такую систему, можно даже ничего не смыслить в моде! Происходит все так: вы регистрируетесь, вас просят оценить несколько вещей. Далее вам предлагают товары, которые наверняка понравятся. Это всего лишь вещи, которые кто-то уже покупал вместе с товарами, которые вы оценили высоко (в Stitch Fix эти данные выводят из ваших лайков и просмотров в инстаграме. — Прим. редакции). Например, если 100% покупателей платьев Balenciaga купили сапоги Vetements, с высокой долей вероятности, покупателям сапог от Гвасалии можно советовать его же платья.

Кстати, просить человека называть его размер совсем не обязательно. Расскажу о примитивном алгоритме. Скажем, у нас есть фотография человека во весь рост на фиксированном расстоянии. Мы хотим получить на выходе все измерения его тела.

Для этого нужно один раз собрать большое количество снимков моделей и “показать” их машине, указав размер каждого человека. Затем на каждой фотографии наша система должна найти точный контур модели — теперь нам нужно определить, где у человека находятся руки, ноги, голова, туловище.

После этой процедуры система прикидывает параметры тех или иных конечностей, сопоставляя их с реальной размерной линейкой (например, от XS до XL).

Важно

Система, которая точно определит размер и предпочтения, сэкономит людям уйму времени. Человеку достаточно изъявить желание купить какую-то вещь, и система уже предлагает ему лучшие варианты».

Создание новых вещей

В сентябре 2017 года компания SoftWear объявила об успешном запуске первого в мире «робота-швеи с искусственным интеллектом», который шьет футболки в 18 раз быстрее среднестатистического мастера. Машине дали уменьшительно-ласкательное имя Lowry и начали продавать швейным фабрикам в пределах Соединенных Штатов.

Читайте также:  Российские клиники оборудовали интеллектуальной системой распознавания заболеваний

К выходу на европейский рынок, по сообщениям создателей, Lowry не готов — причин не объясняют. Похожий пример еще в 2016 году представил стартап Sewbo — машину, которая шила футболки из всех материалов, кроме кожи и замши.

Технические характеристики Sewbo схожи с Lowry, разница только в том, что про работу Sewbo рассказывали честно — не используя маркетинговое словосочетание «искусственный интеллект».

Как работают Lowry и Sewbo? По одной и той же примитивной программе с корректировками для разных размеров и видов тканей. Почему Lowry разрабатывали дольше, чем Sewbo? Все просто: робот 2016 года шил футболки только с тем условием, что ткань предварительно пропитывали пластиковым раствором, а механизм новейшего робота-швеи справляется без нее.

Александр Аушев, исследователь искусственного интеллекта (Политехнический университет Каталонии): «Искусственный интеллект — тренд в мире технологий и бизнеса. Он имеет широчайшее применение и действительно может привнести элемент новизны в любой стартап. Но в массовом сознании нет четкого понимания, что такое ИИ.

В лучшем случае люди вспоминают Шварценеггера в «Терминаторе». В результате отделы маркетинга безнаказанно выдают технологии компаний за ИИ. Например, «умный» автомобиль с датчиком на капоте, который останавливает машину, обнаружив препятствие,  или «умный» тостер, который перестает работать, если хлеб подгорает.

Нам кажется, что эти действия требуют какого-то интеллекта, но такие машины всего лишь запрограммированы считывать информацию с датчиков и выполнять определенные сценарии. Это не искусственный интеллект и мало чем отличается от действий калькулятора из канцелярского магазина.

Когда говорят: “Мы используем ИИ в нашем продукте”, переводите ИИ как совокупность разных подходов к решению математических задач. Все равно что вам бы сказали: “Мы используем математику в нашем продукте”».

В будущем

Совет

В конце августа сайт TechnologyReview взял интервью у Тима Оатса, профессора Университета Мэриленда в Балтиморе. Оатс разработал первые детали новой системы, которая могла бы считывать стиль вещи в вашем шкафу и сравнивать его с другими — например, чтобы подобрать подходящую пару обуви к джинсам.

«Вы можете натренировать этот алгоритм на содержимое именно вашего шкафа, а потом сказать ему: “Друг, вот мой жакет и пара джинсов, и я хочу носить их так, чтобы остаться собой”», — рассказывает профессор.

В ответ на этот запрос машина, по прогнозам Оатса, должна не только предложить варианты из вашего гардероба (помните виртуальное зеркало в фильме «Бестолковые»?), но и моментально представить одежду, которую вам следовало бы купить в магазинах поблизости.

Тим Оатс подчеркивает, что создание такой машины займет не меньше двух-трех лет: «В чем сложность? Люди создают что-то новое в музыке, моде и кино с помощью компьютеров, но то, чего мы пока не видели среди этих примеров, — так это то, что нам бы понравилось. Не удивило способностями машины, а запало в душу», — комментирует Оатс.

Александр Аушев, исследователь искусственного интеллекта (Политехнический университет Каталонии): «Виртуальные примерочные и “умные” шкафы — это комбинация нескольких задач ИИ. Чтобы сделать виртуальную примерочную, нужно определить размеры вещей человека, вычислить, что ему понравится, а затем разработать алгоритм, который будет вас виртуально одевать.

Чтобы ввести такую технологию в обычную жизнь, нужно, чтобы она была и удобной, и относительно дешевой. Если завтра появятся “умные” шкафы, которые стоят как квартира на Остоженке, спрос на них, скорее всего, будет мал.

Другое дело, если завтра вам за 10 долларов предложат приложение на айфоне, которое примерит на вас все существующие вещи (все, что от вас нужно, — фотография в полный рост).

С теоретической точки зрения, задачу виртуальных примерочных удастся решить в ближайшие пять лет. Какое применение этим системам найдут производители, остается гадать».

Вывод

Стоит ли модным домам начинать бояться машин с искусственным интеллектом? И да и нет. Искать новую работу, вероятно, придется модным аналитикам и персональным стилистам: тренды и подходящую одежду компьютеры найдут за них, быстрее и с серьезной базой доказательств.

Человек хочет спать, обедать и может не заметить черту между своими предпочтениями / реальными трендами, а у машины нет ни предпочтений, ни голода. А вот Рафу Симонсу бояться нечего: ведь весь дизайн, на который сегодня способен искусственный интеллект, — это комбинация картинок, которые ему показали.

Компьютер бы попросту взорвался, комбинируя Death and Disaster Уорхола с помпонами чирлидеров и хоррорами Хичкока (напомним, что из этих компонентов Симонс создавал весенне-летнюю коллекцию Calvin Klein).

Источник: https://www.buro247.ru/technology/trends/11-sep-2017-ai-to-change-fashion-forever.html

Может ли искусственный интеллект защитить нас от хакеров?

Марк Уорд Би-би-си

Image caption Какие терминаторы смогут защитить нас от зловредных хакеров?

С роботов-автомобилей и роботов-спасателей американское исследовательское агентство Darpa переключило свое внимание на роботов-хакеров.

Агентство Darpa, известное в первую очередь благодаря тому, что именно оно познакомило мир с интернетом, время от времени проводит конкурсы новых разработок, цель которых – справиться с очередным “большим вызовом” современности.

Соревнования призваны ускорить исследования в областях, требующих первоочередного внимания. Именно идеи Darpa легли в основу серьезных разработок беспилотных автомобилей и роботов, способных трудиться в зонах стихийных бедствий.

Обратите внимание

На очереди – Большой кибертурнир, цель которого – способствовать созданию программного обеспечения, выявляющего и устраняющего уязвимости других программ до того, как их обнаружили и использовали хакеры.

“В настоящее время поиском и устранением уязвимых мест в программах занимаются исключительно люди, и это очень медленный процесс”, – объясняет Майк Уокер, возглавляющий Большой турнир Darpa.

По его словам, это представляет большую проблему в силу сложности современного программного обеспечения и фундаментальных трудностей, с которыми сталкивается один компьютер, пытаясь понять, что делает другой. И проблему эту описал еще пионер компьютерного дела Алан Тьюринг.

Правообладатель иллюстрации Getty ImagesImage caption Агентство Darpa устроило состязания для роботов, способных трудиться в зонах стихийных бедствий

Именно он предсказал, что, по мере того как мир будет заполняться миллиардами небольших, соединенных между собой умных машин, будет нарастать необходимость в решении проблемы их взаимопонимания.

“Смысл заключается в том, что в какой-то момент эти устройства начнут использоваться в таких масштабах, что без автоматики мы просто не сможем обеспечить эффективную сетевую защиту”, – предрек Тьюринг задолго до создания интернета.

Кульминацией кибертурнира станет проходящий на этой неделе съезд хакеров Def Con, на котором семь команд вступят в борьбу, чтобы выяснить, чья хакерская программа – самая лучшая.

Как взорвать “трояна”

Разумеется, автоматизированные системы цифровой защиты представлены не только на турнире Darpa.

Во всем мире широко используются автоматические программы для выявления вирусов.

По словам главного технолога компании Symantec Даррена Томсона, большая часть работы антивирусных программ должна быть автоматизирована просто потому, что злоумышленники разработали огромное количество компьютерных вирусов. Считается, что в ход уже запущено более 500 миллионов червей, троянов и иных вредоносных программ, и каждый день появляются тысячи новых.

На помощь пришлось привлечь автоматические алгоритмы, объясняет Томсон, поскольку традиционные антивирусы плохо справлялись с вредоносными программами, которых не было в их базе.

Правообладатель иллюстрации AFPImage caption Алан Тьюринг одним из первых занялся исследованием пределов возможностей компьютеров

“Эти программы выявляют лишь около 30-40% всего того, от чего мы защищаем пользователей”, – поясняет эксперт.

В остальном же компании, занимающиеся обеспечением кибербезопасности, всегда полагались на все более усложнявшиеся программы, которые на примере известных им вирусов обучались распознавать новые, неизвестные.

К ним добавились алгоритмы, которые следят за работой других программ и оповещают об опасности, если в этой работе происходит что-то неожиданное.

Некоторые системы защиты заключают подозрительно ведущие себя программы в виртуальный контейнер и с помощью разных методов пытаются “разорвать” вредоносный код и выявить его намерения.

“Мы имитируем нажатие клавиш и взаимодействие программы с пользователем чтобы убедить вирус, что он активизирован”, – рассказывает Томсон.

Умный код

Появление больших объемов информации позволило сделать важный шаг на пути к созданию программ защиты, которые позволяют перехватывать 60-70% вирусов, оставшихся незамеченными традиционными традиционным антивирусным софтом.

“Обучающиеся машины позволяют выявить ДНК вирусных семейств, а не просто отдельные вирусы,” – говорит основатель и исполнительный директор фирмы SentinelOne Томер Уэйнгартен.

Этот подход был почерпнут из мира даталогии, или науки о данных, и, по словам Уэйнгартена, оказался очень результативным благодаря огромной базе, быстро собранной компаниями, которые начали отслеживать поведение зараженных вирусами компьютеров.

“Так появился большой объем информации, и информации повторяющейся, – поясняет эксперт. – А это две необходимых составляющих для строительства очень надежного обучающего алгоритма, который может отличить хорошее от плохого. Если вы хотите сделать что-то вредное, вам нужно предпринять какие-то шаги, которые всегда будут отличаться от нормальных”.

Правообладатель иллюстрации Getty ImagesImage caption Системы безопасности используют машины, способные отслеживать поток информации в сети

Автоматизация выявления таких аномальных шагов необходима потому, что человек, или даже большая группа людей, не сможет выявить их достаточно быстро.

И такие обучающиеся машины могут обеспечить защиту не только компьютерам.

Важно

Когда речь заходит о крупных компаниях и даже правительствах, киберпреступники норовят проникнуть в из закрытые сети в поисках таких лакомых кусков, как базы данных клиентов, образцов новой продукции, контрактов, подробностей переговоров и ставок.

Это еще одна ситуация, в которой, по словам директора компании киберразведки и кибербезопасности Dark Trace Джастина Файера, машины заметно опережают своих создателей.

“Вы заставляете машину запомнить обширную базу данных, а затем с помощью вычислительной техники высокого уровня находите иголку в стоге сена, которой там не должно быть, – поясняет Файер. – Порой машина может заметить небольшую аномалию, которая укроется от человеческих глаз”.

Впрочем, предостерегает эксперт, не стоит обольщаться, будто способность машин к обучению – это и есть настоящий искусственный интеллект.

Конечно, это шаг вперед, говорит Файер, но для принятия окончательного решения, после того как машина заметила что-то подозрительное, по-прежнему требуется человеческий интеллект.

А кроме того, способность машин к обучению могут использовать не только те, кто занимается защитой.

“У нас был случай, когда мы выявили вирус, следивший за пользователями и запоминавший их привычки, – поясняет эксперт. – Нам остается лишь прийти к выводу, что этот вирус пытался найти наиболее удобный способ извлечения информации без возбуждения подозрений. Так что, когда обучающиеся машины начнут использовать хакеры, начнется самое интересное”.

Источник: https://www.bbc.com/russian/features-36935149

Технология искусственного интеллекта в роли хакера – Reality — ежедневный интернет-журнал

Садитесь и наслаждайтесь шоу. Совсем недавно, в этом месяце, компьютеры сделали то, что раньше не было им доступно — они взламывали друг друга, и человек тут не причем.

Битва ИИ в Лас-Вегасе

На конференции по кибербезопасности  Black Hat в Лас-Вегасе искусственный интеллект сражался против искусственного интеллекта (далее ИИ — прим. Reality) в то время, когда из создатели сидели напротив и наблюдали за происходящим.

 Борьба развернулась нешуточная, ведь призовой фонд в этом «состязании умов» составил аж $4 миллиона — в рамках исследовательского проекта  проводимого в США (DARPA). Задача ИИ состояла в том, чтобы взломать компьютерную систему своего противника.

Они искали слабые места в защите и выясняли как их использовать для взлома.

Усложнение ИИ и применение его в качестве «взломщика» произвело впечатление на многих присутствующих. «Это действительно застало меня врасплох», — говорит Мэтт Девост из отдела  кибербезопасности фирмы FusionX в Вашингтоне, округ Колумбия. «Это событие может полностью изменить весь мир безопасности в сети в ближайшие 10 лет», — говорит он.

Читайте также:  Робота с искусственным интеллектом обучили переодевать людей

Целью конкурса является стимулирование развития автоматизированных систем, которые могут защитить пользователей интернета от хакеров. Победитель, с «именем» Mayhem, был создан  компанией ForAllSecure в Питтсбурге, штат Пенсильвания.

Мир электронных устройств становится для людей слишком сложным, чтобы они могли защититься самостоятельно. Таким образом, такие люди, как Брамли, разрабатывают инструменты, которые позволят людям чувствовать себя в относительной безопасности.

«С помощью ИИ можно создать такие средства защиты, которые способны работать автономно», — говорит Мэтт Девост ( компания FusionX — прим. Reality). «Если поручить ему одну единственную задачу по сканированию вашей сети, то он будет находить уязвимости в ней и устранять их самостоятельно»

Совет

На данный момент  компания ForAllSecure начала зондировать операционную систему Linux. Она используется многими компьютерами, которые работают в сети Интернет.

Фирма планирует выпустить свое программное обеспечение для проверки проблем безопасности с которыми сталкивается Linux.

«Поворотным моментом является то, что мы можем проверять не полностью весь продукт, а отдельный фрагмент его программного обеспечения и делать это автономно», — говорит Дэвид Брамли (директор ForAllSecure — прим. Reality).

Чтобы вы понимали: идея заключается в том, чтобы дать потребителям представление о том, насколько безопасно устройство, которое они хотят приобрести. «Если вы покупаете, например, маршрутизатор, то наша задача найти и донести до вас все уязвимости, которое имеет его программное обеспечение», — говорит Брамли.

Обратная сторона медали

Девост не один знает о такой проблеме.

Сразу после конкурса ИИ в Лас-Вегасе, компания Electronic Frontier Foundation (EFF) (Фонд Электронных Рубежей — некоммерческая организация, занимающаяся защитой прав, которые могут быть нарушены в связи с появлением новых технологий связи, — прим.

Reality) — опубликовала статью, в которой они хвалят инициативу DARPA, но вместе с тем призывают исследователей собраться вместе, чтобы обсудить, как сохранить такие системы ИИ от рук злоумышленников, поскольку это может нанести поистине катастрофический ущерб.

Программное обеспечение, подобное Mayhem может использоваться, чтобы взять управление над подключенными устройствами в гораздо больших масштабах, нежели это могут себе позволить простые хакеры. Это откроет новые виды хакерских атак, которые превзойдут существующие.

Как это может использоваться злоумышленниками?

Например, хакеры могут получить контроль над «умными» термостатами, которые используются для охлаждения оборудования у производителей электроэнергии. А дальше требовать выкуп, угрожая «разрушить» всю систему кондиционирования воздуха, тем самым вызвав сильнейшую аварию всей сетки электросети.

И напоследок…

В докладе на конференции Black Hat, Мэтт Девост пошутил, что данная конкуренция между «добром и злом»  ознаменует запуск подобия Skynet — злого ИИ в фильме Терминатор.

«Все засмеялись», — говорит он. «Люди не понимают, что аплодируют своей собственной кончине!»

Источник: https://rjournal.ru/texnologiya-iskusstvennogo-intellekta-v-roli-xakera/

Искусственный интеллект меняет кибербезопасность

IT ExpertМир технологийНаука и техника

Михаил Бубнов | 19.11.2018

В прошлом году российские компании потеряли более 116 млрд рублей из-за кибератак, и цифра эта будет только расти.

Вместе с ними увеличиваются и расходы на информационную безопасность: по прогнозам, в 2020 году организации во всем мире будут тратить на средства защиты 100 млрд долларов в год.

Атаки становятся многоуровневыми, а затраты на их отражение увеличиваются из года в год.

Люди перестают справляться с защитой от кибератак

Звучит неприятно, но это так. И дело совсем не в том, что инженеры по кибербезопасности стали хуже работать, наоборот, просто работы становится все больше. Но эффективно отражать большинство атак — хотя бы критических и среднего уровня опасности — все сложнее. На это есть как минимум четыре причины.

1.      Кибератак не просто становится больше — они становятся сложнее. Все чаще злоумышленники проводят комплексные и многоступенчатые атаки.

Например, некоторые нападения проводятся для того, чтобы отвлечь внимание специалистов по безопасности от другого участка информационной безопасности.

У компаний возникает два пути: либо «раздувать штаты» отделов кибербезопасности, либо внедрять автоматизированные решения, которые учитывают сложность этих атак.

2.      Люди, к сожалению, совершают ошибки.

Это касается всех: от разработчиков, допускающих уязвимости в исходных кодах, до инженеров по безопасности, которые не всегда могут принять правильное решение во время атаки на ИТ-инфраструктуру, когда счет идет на секунды.

Проблема в том, что большинство инструментов ИБ все еще не реагируют на кибератаки, а лишь оповещают о них сотрудника департамента кибербезопасности. Все важные решения всегда остаются за человеком.

Обратите внимание

3.      Технологии становятся доступнее не только бизнесу, но и хакерам. Специалисты по кибербезопасности всегда «играют по правилам»: используют тот набор инструментов и регламентов, который принят в организации. У злоумышленника же регламентов нет: он использует все то, до чего сможет «дотянуться».

В том числе, до технологий искусственного интеллекта. Раньше, если у преступника была база из тысяч организаций, он брал оттуда случайную выборку и атаковал компании из нее.

Теперь с помощью искусственного интеллекта он может предположить, какие из записей базы интересуют его больше всего — у кого больше всего денег на счете или хуже всего устроена система безопасности — и адресно атаковать их.

4.      Кадровый голод на рынке специалистов по ИБ. Чем больше угроз, тем сложнее найти квалифицированного эксперта (особенно в регионах), и тем выше их зарплатные ожидания.

Все привыкли к тому, то департамент информационной безопасности — подразделение не зарабатывающее.

Поэтому увеличивать бюджет на растущие опасности крайне сложно: бизнес-департаментам сложно понять, почему денег на безопасность нужно все больше, а в штат департамента нужно нанимать все больше редких и дорогих специалистов. Кроме того, это бессмысленно: технологии будут развиваться все быстрее, и они будут все доступнее злоумышленникам.

Без искусственного интеллекта, который мог бы сам обучаться на живых примерах и все лучше «отлавливать» атаки, не обойтись.

Для чего применяется искусственный интеллект сейчас?

Интеллектуальные системы лишены недостатков человеческого фактора: они работают быстрее и ошибаются значительно реже людей.

Искусственный интеллект позволяет практически полностью исключить человека из процессов обеспечения защиты и оставляет ему вспомогательные функции мониторинга и коррекции.

Например, специалист может помочь машине дообучиться, скорректировать алгоритмы, проконтролировать результаты, в общем поддерживать ее работу всеми доступными средствами.

На рынке кибербезопасности уже появились системы с использованием искусственного интеллекта. В области защиты веб-ресурсов и приложений они анализируют среду и происходящие в ней события, распознают угрозы и принимают необходимые меры по их устранению.

Важно

Самообучаемые инструменты искусственного интеллекта оптимизируют работу защитников сайта: система копирует действия экспертов, и затем, исходя из накопленной базы знаний, тестирует приложения, находит уязвимости и проверяет их на эксплуатируемость.

После этого машинный интеллект сам настраивает системы защиты так, чтобы вредоносный трафик был блокирован и не имел доступа к функциям приложений, а безопасный контент проходил беспрепятственно.

Однако применение искусственного интеллекта не ограничивается только защитой веб-ресурсов. Еще одна сфера применения — уменьшение поверхности атак, то есть количества возможных уязвимых мест в системе кибербезопасности.

Для этого системы искусственного интеллекта анализируют активность пользователей системы и помогают придерживаться принципа наименьшего количества привилегий.

Иными словами, искусственный интеллект помогает выдать сотрудникам минимально необходимый им набор прав, чтобы при этом не блокировать их ежедневную работу и не остановить бизнес-процессы организации.

Еще одна область применения искусственного интеллекта — предиктивная аналитика. Уже появились системы на базе искусственного интеллекта, которые прогнозируют наиболее вероятные виды атак на основе данных о предыдущих действиях киберпреступников, направленных на компанию.

Что получает бизнес от использования искусственного интеллекта в ИБ?

К искусственному интеллекту привыкли относиться как к модной технологии, помогающей в розничных продажах, онлайн-сервисах, социальных сетях — но мало приносящей остальным сферам бизнеса. Тем временем, именно системы, в которых применяется искусственный интеллект, показывают, насколько эффективно может работать департамент информационной безопасности.

Вот пример из нашей практики: у одного крупного государственного заказчика регистрировалось и обрабатывалось более 4 миллионов инцидентов в сутки. Все они требовали реакции, определенных действий по изменению настроек.

Совет

Мы посчитали трудозатраты и выяснили, что при таком объеме событий просто для обработки суточного потока и выявления тех событий, на которые нужно отреагировать, нужно было посадить четырех человек, которые бы работали круглосуточно. Считая 8-часовую смену, получаем 12 человек.

То есть одна машина с искусственным интеллектом экономила ресурсы 12 квалифицированных аналитиков.

Это — реальный расчет, который показывает руководству компании ценность инвестиций в современные инструменты информационной безопасности.

Заменит ли машина человека?

Итак, искусственный интеллект неподкупен, не совершает человеческих ошибок, не требует зарплаты и работает существенно быстрее человека. Логично было бы предположить, что автоматизированные системы начнут забирать рабочие места специалистов по информационной безопасности — и такие предположения порой высказываются в СМИ.  

Дело в том, что принятие любого решения — в первую очередь, вопрос ответственности.

Приведу простой пример: предположим, есть инженер, отвечающий за средства межсетевого экранирования. При этом, есть система, которая по своему алгоритму принимает решение о блокировке определенного рода запросов. Предположим, возникает ситуация: система принимает решение и блокирует то, что не должна была.

В результате, некоторое время часть пользователей не имеет доступа к этим сервисам.

Возникает вопрос: кто, как, на каких основаниях будет определять ответственного за это? Это система некорректно себя повела и это ответственность разработчика продукта? Или это инженер, который ее обслуживает, и который фактически не вносил изменения в настройки, которые привели к неработоспособности сервиса?

Обратите внимание

Чем более глубоко будет «погружаться» искусственный интеллект в работу простого сотрудника, тем более конфликтной будет становиться ситуация.

Возникает и еще один очень важный аспект, о котором обычно не говорят – желание быть ответственным. Человек хочет быть ответственным, он выбирает свою службу или свою роль в жизни, исходя, в том числе, из этого. А здесь его этой ответственности лишают. Человек становится не нужен. Что делать с этим? Искусственный интеллект нам не подскажет.

Искусственный интеллект меняет отделы кибербезопасности

Действительно, рутинной работы становится меньше — «безопасникам» больше не надо заниматься «ручными» операциями по детектированию нападений. Что же им останется? Решать задачи бизнеса!

Освобождение от рутинной работы — не конец карьеры, а выход на новый уровень. Департаменты безопасности могут занять свое место среди бизнес-подразделений. Если больше не нужно «закапываться» в настройку правил и распознавание угроз — можно делать то, на что никогда нет времени.

Инженеры по информационной безопасности смогут разрабатывать стратегию обеспечения внешней и внутренней безопасности и дополнять ее по мере изменения характера угроз; помогать разрабатывать продукты компании, чтобы они сразу отвечали требованиям безопасности; вместе с HR-директором оценивать лояльность сотрудников и возможность их допуска к коммерческой тайне; и, конечно, развивать инструменты искусственного интеллекта, помогая им обучаться.

«Безопасники» от этого только выиграют: в новой роли их не будут воспринимать как «вахтеров», преграду для свободного построения бизнес-процессов и источник постоянных трат. В таком случае департамент информационной безопасности — больше не обслуживающее подразделение, а полноценный «внутренний» бизнес-партнер. Но эта история уже не только про искусственный интеллект.

Журнал IT-Expert № 11/2018    [ PDF ]    [ Подписка на журнал ]

Источник: https://www.it-world.ru/tech/science/142386.html

Ссылка на основную публикацию
Adblock
detector