Группа по исследованиям в области искусственного интеллекта Facebook AI Research поделилась с сообществом собственными наработками в области глубокого обучения (deep learning) — алгоритмов машинного обучения, которые пытаются моделировать высокоуровневые абстракции в данных, используя архитектуры, состоящие из множества нелинейных трансформаций.
Под свободной лицензией опубликован исходный код модулей для Torch, популярного фреймворка на Lua, который широко используется в научном сообществе для разработки и тестирования алгоритмов машинного обучения. Фреймворк использует скриптовый язык LuaJIT.
Оптимизированные модули от компании Facebook гораздо эффективнее, чем штатные модули Torch. С их помощью можно обучать нейросети большего размера за меньшее время, что позволяет существенно ускорить научно-исследовательские работы. Оптимизация включает в себя, среди прочего, эффективное использования GPU в свёрточных нейронных сетях (ConvNets), а также в сетях, которые часто применяются в приложениях по обработке информации на естественном языке (Natural Language Processing). Более подробно о модулях ConvNets рассказано в научной работе.
Кроме упомянутого модуля, в свободный доступ попали и другие модули, использующие архитектуру CUDA, в том числе контейнеры для параллелизации обучения нейросети на нескольких GPU, оптимизированные модули Lookup Table и Hierarchical SoftMax и др.
В последние годы deep learning стало одной из самых перспективных областей информатики. Технологии машинного обучения широко используются, в том числе, в различных веб-сервисах для распознавания образов, анализа логов, распознавания спама и т.д. Нейросети применяют такие компании как Google, Twitter, Nvidia, AMD, Intel, Facebook и многие другие, не считая бесчисленного количества стартапов, действующих в этой области.
Известный американский юморист и тролль Джимми Киммел организовал интересный эксперимент в области социальной инженерии. Он отправил на улицы Лос-Анджелеса корреспондента с видеокамерой и микрофоном.
Корреспондент останавливал случайных прохожих и говорил, что делает сюжет об информационной безопасности в интернете. Якобы, проводится исследование, насколько надёжными паролями пользуются люди. После этого у каждого респондента спрашивали, что он использует в качестве пароля. Кто-то использует имя собаки, кто-то дату окончания школы и т.д. И затем самое интересное — у человека спрашивали, а как же зовут его собаку, в каком году окончил школу и т.д. Люди совершенно без задней мысли выдавали всю секретную информацию.
Некоторые из прохожих в итоге понимали, что «спалились», и хватались за головы. Но факт в том, что узнать у человека его пароль от электронной почты или аккаунта в социальной сети проще простого. Нужно только найти грамотный подход.
Национальный институт передовой науки и технологий Японии (AIST) объявил об исследовании материала, который можно использовать в качестве нового магнитного покрытия для жёстких дисков. Это феррит висмута (BiFeO3, его иногда записывают как BFO). Он позволяет увеличить плотность информации на поверхности диска, снизить энергопотребление и, таким образом, продолжить прогресс технологии HDD, которая упорно отказывается уходить со сцены.
Изучением нового материала занималась группа специалистов из университета Фукуоки, Софийского университета и университета Аояма (оба — Токио). В частности, изучались свойства разнонаправленной поляризации монокристаллического феррита висмута. Это критически важное свойство для записи информации.
Ионы железа в феррите висмута образуют спиральную структуру, но при внешнем воздействии появляется вертикальная поляризация. Исследователи обнаружили, что при воздействии внешнего магнитного поля атомная структура поворачивается на 120°. Что важно, в таком состоянии вещество остаётся даже после исчезновении внешнего магнитного поля. Именно это свойство, теоретически, можно использовать для записи данных.
В принципе, феррит висмута — известный материал, и к настоящему моменту различные его формы довольно хорошо изучены. Но его способность сохранять поляризацию при комнатной температуре раньше не исследовалась. Теперь же BiFeO3 может найти применение в самых разных устройствах, не только жёстких дисках. По мнению специалистов, материал отлично подходит для массового производства.
Массовая слежка за пользователями — лишь подготовительный этап в работе АНБ. Согласно новым документам Сноудена, которые опубликовал немецкий журнал Spiegel, спецслужбы активно готовили Америку к кибервойне.
По мнению экспертов АНБ, интернет будет играть важную роль в войнах будущего. Задача заключается в том, чтобы парализовать сетевую инфраструктуру противника, а ещё лучше — и остальную инфраструктуру, которая работает под управлением компьютеров, включая системы водоснабжения и энергоснабжения, заводы, аэропорты, финансовую систему.
Для кибервойны создаётся «цифровое оружие» — вредоносное программное обеспечение. Этот вид вооружения D (digital) предлагают добавить к классификатору ABC (атомное, биологическое, химическое оружие). В отличие ABC, не существует практически никаких международных конвенций, которые бы регулировали цифровое вооружение и его применение.
Как предсказывал великий теоретик Маршалл Маклюэн, «Третья мировая война станет партизанской информационной войной без разделения на военных и гражданских». Похоже, к этому всё идёт.
Армия США, военно-морские силы, морская пехота и военно-воздушные силы — все они основали подразделения для ведения боевых действий через интернет, но именно АНБ возглавляет это движение. Неудивительно, что директор АНБ занимает должность председателя US Cyber Command.
С военной точки зрения, слежка в интернете называется «фазой 0», то есть подготовительным этапом цифровой военной стратегии США. Опубликованные документы АНБ свидетельствуют, что это необходимое условие для осуществления дальнейших операций. Цель — нащупать слабые звенья и уязвимости в системах противника. На последующих этапах происходит установка троянов и бэкдоров в системах противника и получение контроля над ними.
Среди документов, опубликованных изданием Spiegel, присутствуют не только презентации, но и фрагменты исходного кода реальных программ, которыми пользуется АНБ. Например, код кейлоггера Qwerty, одного из модулей универсального шпионского фреймворка Warriorpride.
