Компания Google интегрирует в браузер Chrome модель машинного обучения для обнаружения потенциальных фишинговых атак.
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.
Отказ от ответственности:
Мнения в этой статье отражают только личное мнение автора и не являются советом по инвестированию для этой платформы. Эта платформа не гарантирует точность, полноту и актуальность информации о статье, а также не несет ответственности за любые убытки, вызванные использованием или надежностью информации о статье.
South Korea: Upbit Investigated for Over 500,000 KYC Violations
MacBook Users with Intel Chips Urged to Update for Enhanced Security
Solana-Based Trading Terminal DEXX Hacked, Over $21M in User Losses
South Korea to Enforce 20% Crypto Tax in 2025 with Increased Exemption Limit
0.00