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Cómo detectar un correo electrónico de phishing

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El phishing es un tipo de ciberataque en el que los “peces” pinchan a las víctimas, intentando robarles información confidencial o infectarlas con malware. Aunque no es una amenaza nueva, todavía está muy extendida. De hecho, según la estación Cada día se envían 3.400 millones de correos electrónicos de phishing – Lo que significa que aproximadamente el 1,2% de todos los correos electrónicos son maliciosos.

La razón por la que son tan eficaces es que están en constante evolución, lo que hace extremadamente difícil identificar intenciones maliciosas. También hay mucho que decir sobre el error humano y el descuido con el que muchos de nosotros abrimos y hacemos clic en los correos electrónicos sin pensarlo dos veces.

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Los científicos dicen que los robots pronto podrán detectar emociones midiendo el sudor

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En un estudio publicado en IEEE Access el 15 de octubre, los investigadores destacan la posibilidad de utilizar la conductancia de la piel para detectar emociones humanas. El estudio examinó cómo los cambios en los niveles de sudor, que alteran la capacidad de la piel para conducir electricidad, pueden proporcionar información sobre los estados emocionales. Según los hallazgos, estas respuestas fisiológicas, provocadas por sentimientos como el miedo, el humor o los vínculos familiares, podrían allanar el camino para una tecnología más inteligente emocionalmente en el futuro.

Análisis del comportamiento y las emociones de la piel.

el investigación Fue realizado por científicos de la Universidad Metropolitana de Tokio. Durante el estudio, a 33 participantes se les mostraron videoclips diseñados para evocar emociones específicas, desde escenas de terror hasta clips de reuniones familiares. Las medidas se tomaron utilizando sensores colocados en sus dedos. Estos sensores registraron la rapidez con la que la conductancia de la piel alcanzó su punto máximo y volvió a su valor inicial. Se identificaron patrones distintos, con respuestas de miedo que duraban más, mientras que el humor provocaba respuestas más rápidas pero de menor duración.

El equipo explicó en su informe que una respuesta de miedo prolongada puede estar relacionada con la supervivencia evolutiva. Mecanismosmientras que la naturaleza mixta de los sentimientos de conexión familiar parece crear reacciones más lentas y superpuestas. También señalaron que hay estudios limitados que han explorado la dinámica de conducción de la piel asociada con el humor y el miedo.

Posibles aplicaciones y desafíos

Según el informe, combinar datos del comportamiento de la piel con otras señales fisiológicas, como la frecuencia cardíaca o la actividad cerebral, puede mejorar significativamente la precisión de la detección de emociones. Aunque esta investigación no involucra directamente a robots, los hallazgos son clave para incorporar capacidades de detección de emociones en tecnologías futuras. Las aplicaciones virtuales incluyen dispositivos inteligentes que responden a la presión o plataformas multimedia que se adaptan al estado de ánimo del usuario.

Los métodos tradicionales de detección de emociones a menudo se basan en el reconocimiento facial o el análisis de voz, lo que puede ser propenso a errores y generar preocupaciones sobre la privacidad. Los investigadores sugieren que la conductancia de la piel puede proporcionar una alternativa más fiable y menos invasiva.

Para el estudio, el equipo destacó el creciente interés en aprovechar las señales fisiológicas para los servicios de inteligencia emocional, lo que indica avances potenciales en tecnologías personalizadas.

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La Universidad de Nueva Gales del Sur está desarrollando un sensor en miniatura para detectar dióxido de nitrógeno con alta sensibilidad

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Un sensor miniaturizado de alta sensibilidad es capaz de detectar nitrógeno Según los informes, el NO₂ fue desarrollado en niveles bajos por un equipo de investigadores de la Universidad de Nueva Gales del Sur (UNSW) en Sydney. Este dispositivo compacto, que mide 2 cm x 2 cm y 0,4 mm de grosor, detecta gases tóxicos en tiempo real y funciona sin necesidad de una fuente de alimentación externa. Su diseño tiene como objetivo abordar el tamaño, el costo y la asequibilidad. energía Problemas de consumo típicamente asociados con sensores de gas convencionales.

Usos y limitaciones de los sensores de gas.

El estudio fue publicado en ciencia avanzada. Los sensores de gas se utilizan ampliamente para detectar gases peligrosos en entornos industriales, automotrices y sanitarios. Monitorear gases como el monóxido de carbono (CO) y NO₂ es fundamental en áreas como fábricas y carreteras donde los niveles de emisiones son altos, como se informa en la revista Advanced Science. Estos sensores también se utilizan en aplicaciones que van desde motor Mejora del rendimiento para el diagnóstico médico.

Desafíos como el alto consumo de energía, el gran tamaño y las limitaciones de sensibilidad han sido problemas de larga data en este campo. Según el profesor Dewey Zhou, Escuela de Ciencia e Ingeniería de Materiales de la Universidad de Nueva Gales del Sur, en un declaraciónLos sensores de oxígeno disponibles comercialmente pueden costar hasta 5.000 dólares y a menudo requieren funcionamiento a temperaturas elevadas, que a veces superan los 300°C.

Un enfoque innovador que utiliza disulfuro de molibdeno

El equipo de investigación utilizó disulfuro de molibdeno (MoS₂) como material base para su sensor. Este compuesto, conocido por su sostenibilidad y biocompatibilidad, ha sido modificado incorporando nitrógeno para mejorar su sensibilidad. Según se informa, el sensor logra una alta sensibilidad a NOx en concentraciones tan bajas como 10 partes por millón (ppm) y funciona eficazmente a temperatura ambiente.

Producción sostenible mediante impresión 2D

Se utilizó una nueva tecnología de impresión 2D para construir el sensor. El proceso consiste en imprimir materiales de tamaño nanométrico sobre una superficie plana para formar un sensor. Electrodos Y la capa sensora. El profesor Zhou destacó el potencial de esta tecnología para reducir significativamente los costes de producción.

Aplicaciones y objetivos futuros

El equipo pretende mejorar las capacidades del sensor probándolo con otros gases, incluidos compuestos orgánicos volátiles y monóxido de carbono, como se informa en la revista Advanced Science. Su pequeño tamaño y eficiencia energética los hacen adecuados para dispositivos portátiles y sistemas de seguridad en entornos como minas y almacenes.

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Esta nueva tecnología de IA mejora el análisis de vídeo al detectar acciones humanas en tiempo real

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  • Desarrollan una nueva inteligencia artificial capaz de reconocer datos visuales complejos
  • SMAST puede aprender y predecir acciones humanas complejas
  • Los investigadores dicen que la herramienta podría usarse para monitoreo, atención médica y conducción autónoma.

Investigadores de la Facultad de Ingeniería y Ciencias Aplicadas de la Universidad de Virginia han llevado las capacidades de datos visuales de la inteligencia artificial un paso más allá con su última innovación: un analizador de vídeo basado en inteligencia artificial llamado Transformador Semántico-Espacio-Temporal y Consciente del Movimiento (SMAST). red.

Este sistema proporciona precisión en la detección de acciones humanas y tiene aplicaciones prometedoras en áreas como la seguridad pública, el seguimiento de movimientos e incluso la navegación en vehículos autónomos.

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Cómo detectar texto generado por inteligencia artificial

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A medida que el contenido generado por IA se vuelve más frecuente en nuestra vida diaria, es posible que se pregunte: “¿Cómo puedo reconocer el texto de IA?”

No es sorprendente que detectar estos patrones se vuelva más difícil a medida que se desarrolle la tecnología de inteligencia artificial. Por ahora, la buena noticia es que contenidos como fotografías y vídeos no son difíciles de analizar con el ojo humano.

Cómo detectar texto generado por inteligencia artificial

Si eres profesor o simplemente un viajero experimentado en línea, ¿cuál es el secreto para detectar texto generado por IA? Bueno, es más sencillo de lo que piensas: usa tus ojos. Ya existen formas de entrenar el ojo humano para que reconozca frases de IA. A los expertos les gusta Melissa Heikkila de MIT Technology Review Escribo que la “magia” de estas máquinas “radica en la ilusión de salud”.

No hay dos personas que escriban de la misma manera, pero existen patrones comunes. Si alguna vez ha trabajado en un puesto corporativo, sabrá que todos usan la misma redacción general al redactar memorandos para su jefe. Por esta razón, los detectores de texto de IA a menudo marcan el contenido como “probablemente generado por IA”, porque distinguir entre un estilo de escritura humano suave y una voz genérica generada por IA es casi imposible.

Entonces, aquí hay algunos consejos y trucos para detectar algunos textos potenciales generados por IA:

• Busque el uso frecuente de palabras como “el”, “eso” y “sus”.

• Sin errores tipográficos: el texto AI suele ser muy perfecto.

• Declaraciones finales que resumen claramente los párrafos.

• Escritura larga o excesivamente acolchada.

• Información y fuentes falsas o inventadas.

• El tono es más avanzado que las presentaciones habituales del escritor.

• Redacción repetida o gramática extrañamente pulida.

También hay detectores de texto con IA en el mercado que puedes usar, pero por esta razón, en mi experiencia, es probable que sean menos confiables que tus ojos.

Detectores de texto con IA: por qué no son fiables

No todo es pesimismo, ya que existen algunas soluciones para los dueños de nuestros dispositivos. Lanzar modelos como ChatGPT y competidores como mellizo y claudio Ha estimulado el crecimiento de una industria artesanal centrada en la detección de texto mediante inteligencia artificial. Plataformas como ZeroGPT surgieron en respuesta al modelo de lenguaje de OpenAI, mientras que herramientas como Grammarly y Copyleaks, originalmente diseñadas para la detección de plagio, también se han centrado en procesar contenido generado por IA.

Dependiendo de a quién le preguntes, la detección de texto por IA es, por el momento, la mejor manera de descubrir contenido generado por IA o su aceite de serpiente digital. De hecho, esto último puede estar más cerca de la verdad. Ningún detector de IA es 100% preciso (o incluso 99% como muchos afirman). Incluso en condiciones ideales, la fiabilidad de estas herramientas suele ser impredecible.

“El problema aquí es que los modelos son cada vez más fluidos, [as a result]”Los detectores más antiguos dejan de funcionar”, afirma Junfeng Yang, profesor y codirector del Laboratorio de Sistemas de Software de la Universidad de Columbia. A medida que el texto generado por IA se vuelve más complejo, explica, “comienza a utilizar vocabulario y estructuras de oraciones que imitan más fielmente la escritura humana, lo que dificulta su detección incluso con detectores avanzados”.

Velocidad de la luz triturable

Probando la precisión de los detectores de texto de IA

A pesar de las grandes promesas de herramientas como GPTZero o Hive Moderation, engañar a un detector de IA para que clasifique el contenido escrito por humanos como generado por una máquina es sorprendentemente sencillo. Estos sistemas suelen analizar líneas de texto que explican o resumen ideas, lo que las hace vulnerables a falsos positivos. Por ejemplo, probé un resumen básico de Game of Thrones Escribí apresuradamente de memoria a través de varias de estas herramientas y, en casi todos los casos, estaban marcadas como “probablemente generadas por IA”.

Luego tomé lo mismo Game of Thrones Un resumen, lo ingresé en ChatGPT y le pedí que mejorara la redacción, haciéndola más larga y menos legible.

Esto es lo que escribí:

La trama de Juego de Tronos sigue a varias familias en el continente ficticio de Poniente. Primero, están los Stark que gobiernan el Norte. El segundo son los Lannister, que gobiernan las Tierras Occidentales. La hija mayor de Wastelands es Cersei, quien también es Reina de Westeros y está casada con Robert Baratheon. Robert de las Tierras de las Tormentas ha usurpado el trono de los Targaryn, un grupo de caballeros dragón que se apoderaron de la tierra hace más de 1.000 años pero que poco a poco han perdido su control sobre Poniente debido a las luchas internas. La serie fue creada por George R.R. Martin y actualmente está narrada en cinco libros: Juego de Tronos, Choque de Reyes, Tormenta de Espadas, Festín de Cuervos y Danza de Dragones. Hay dos libros más planeados para la serie y The Winds of Winter está programado para lanzarse en algún momento de 2025.

Aquí está la versión “mejorada” de ChatGPT:

Game of Thrones arroja a los espectadores a un tablero de ajedrez brutal y empapado de sangre en Westeros, donde el poder es el premio y la moralidad es negociable. El grupo está liderado por los Stark, que controlan el helado norte. Su estoico honor parece una reliquia en una tierra donde la traición es una forma de moneda. En marcado contraste con los Lannister de las orgullosas Tierras del Oeste (la familia que todos aman odiar), Cersei Lannister se sienta en el trono como Reina de Poniente. Su matrimonio con Robert Baratheon, el rey de las Tierras de la Tormenta, bebedor y cazador de jabalíes, es una unión política hecha en el infierno, unida por mentiras y odio mutuo. Pero el trono en sí tiene una historia sangrienta. Robert lo tomó después de que una rebelión derrocara a la Casa Targaryen, la larga línea de caballeros dragón que, un día, estalló en un torbellino de paranoia y guerra civil. Es posible que sus monstruos que escupen fuego alguna vez hayan quemado el cielo, pero las disputas familiares han llevado al colapso de su imperio, dejando solo susurros de su antigua gloria. Mientras tanto, la extensa saga de George R.R. Martin continúa en cinco libros de matanzas en el campo de batalla, intriga política y traiciones desgarradoras. Mientras los fanáticos devoran cada página, permanecen en guardia, esperando que soplen los vientos del invierno, agonizando durante lo que parecen eones, ahora con la tentativa promesa de aterrizar en 2025. Pero en Westeros, las promesas, al igual que las lealtades, están hechas para ser cumplidas. roto.

Los resultados de mis pruebas tuvieron resultados mixtos. Uno de los primeros programas que probé fue Scribbr, que fijó mi resumen original como “100% probable que sea generado por IA”. Pero cuando lo reemplacé con la versión mejorada con IA, Scribbr sorprendentemente redujo la probabilidad a solo el 48%.

Detector de texto AI con párrafo sobre Juego de Tronos

Resumen original arrestado probablemente 100% generado por IA
Crédito: captura de pantalla de Scribbr/Mashable

Detector de texto AI con párrafo sobre Juego de Tronos

Solo un 48% de probabilidades de que el resumen de ChatGPT sea IA
Crédito: captura de pantalla de Scribbr/Mashable

Otra herramienta que probé fue Winston AI, que indicó que el texto original tenía un 39% más de probabilidades de ser generado por GPT-4. Irónicamente, cuando se trataba del resumen real de GPT-4, solo le daba una pequeña probabilidad del 1%.

Detector de texto AI con párrafo sobre Juego de Tronos

Resumen original en Winston AI
Crédito: captura de pantalla de Winston AI/Mashable

Detector de texto AI con párrafo sobre Juego de Tronos

Resumen editado por Winston AI
Crédito: captura de pantalla de Winston AI/Mashable

Hive Moderation falló por completo al analizar mi trabajo y no hizo referencia a ninguno de los resúmenes que envié. Según el sistema, ambos fueron clasificados con seguridad como contenido escrito por humanos.

Texto generado por IA en un cuadro de texto


Crédito: captura de pantalla de Moderación de Hive/Mashable

Ahora, si le pide a ChatGPT un párrafo aleatorio sobre cualquier tema y lo copia y pega en varias herramientas de detección de texto, siempre se marcará como generado por IA al instante. Pero esto en realidad refuerza el problema: sin instrucciones específicas, el estilo de escritura predeterminado de ChatGPT suele ser insulso, formulado y directo al grano.

El tono aburrido esperado es lo que desencadena estos falsos positivos, no alguna tecnología interna avanzada que estos sitios afirman tener para distinguir el contenido de IA de los humanos. Incluso cuando herramientas como Originality identifican correctamente ambas instancias de escritura con IA, un pequeño ajuste en la oración puede cambiar completamente el resultado. Con un poco de reformulación, lo que antes se señalaba como “100% confiable” como generado por IA de repente puede clasificarse como “probablemente auténtico”.

Dicho todo esto, aquí hay una lista de herramientas de detección de texto basadas en IA disponibles gratuitamente que probé utilizando el método anterior. Para mezclar las cosas, también utilicé algunas reseñas de literatura de artículos académicos que escribí en la escuela de posgrado para ver si me señalarían por usar escritura florida para aumentar mi recuento de palabras. Aquí están:

  • GPTZero

  • CeroGPT

  • Moderación en la celda

  • Punta de trazar

  • complejox

  • originalidad.ai

  • Gramática

  • Detector de salida GPT-2

  • X legítimo

  • winston yo

Si su escritura suena como el informe de un libro plano de octavo grado, los detectores de inteligencia artificial probablemente lo identificarán como un robot que necesita una prueba de Turing lo antes posible. Esta prueba muestra que simplemente evitar ciertos patrones estructurales puede engañar fácilmente a los detectores de IA. Esto representa un gran dolor de cabeza para las empresas detrás de estas herramientas, especialmente porque muchas de ellas ofrecen servicios de suscripción y apuntan a vender sus API a escuelas y empresas como una solución B2B.

Si bien estas herramientas pueden ser muy efectivas para detectar plagio, está claro que su capacidad para detectar texto generado por IA aún necesita mejoras importantes. Es difícil pasar por alto esta discrepancia: envíe el mismo texto a varios detectores y obtendrá resultados completamente diferentes. Lo que la IA señala como creado por una herramienta puede pasar desapercibido para otra herramienta. Debido a la falta de confiabilidad, es difícil recomendar cualquiera de estas herramientas con confianza en este momento.

¿Por qué es tan difícil la detección de texto generado por IA?

El lenguaje humano es increíblemente volátil y complejo, que es una de las principales razones por las que detectar texto generado por IA es tan difícil.

Con elogios directos, Miembro del Instituto de Ingenieros Eléctricos y Electrónicos (IEEE). “Estos modelos se entrenan con texto”, explica el jefe del programa de IA de la Universidad DePaul. “Por lo tanto, les resulta más fácil imitar las conversaciones humanas”.

“Las herramientas buscan detectores de patrones, como frases repetitivas, estructuras gramaticales muy regulares, cosas así”, dijo Mubasher. “A veces es fácil para un humano detectarlo, como cuando el texto es 'demasiado perfecto', pero confirmar que fue generado por IA es difícil”.

A diferencia de los generadores de imágenes, que pueden producir marcas obvias como dedos adicionales o rasgos faciales distorsionados, Mubashir explicó que los titulares de un LLM dependen de probabilidades estadísticas para generar el texto, lo que hace que su salida parezca más fluida. Como resultado, detectar errores en el texto generado por IA (como una redacción cuidadosa o violaciones gramaticales sutiles) presenta un desafío mucho mayor tanto para los detectores como para los lectores humanos.

Esto es lo que también hace que el texto generado por IA sea tan peligroso. “Cada vez es más fácil producir y generar información errónea a gran escala”, advierte Mubasher. Dado que los titulares de un LLM generan textos fluidos y pulidos que pueden imitar voces autorizadas, resulta muy difícil para la persona promedio distinguir la realidad de la ficción.

“Con la IA, estos ataques son mucho más fáciles de lanzar”, afirma Yang. “Puede hacer que el correo electrónico sea muy sencillo, transmitir el mensaje que desea e incluso incluir información personal sobre la función o misión del destinatario en la empresa”.

Además del posible uso indebido, El texto generado por IA está empeorando Internet. Los MBA de empresas como OpenAI y Anthropic están extrayendo datos disponibles públicamente para entrenar sus modelos. Los artículos generados por IA que resultan de este proceso se publican en línea y se eliminan nuevamente en un bucle sin fin.

Este ciclo de reciclaje de contenido reduce la calidad general de la información en la web, creando un ciclo de retroalimentación de material cada vez más genérico y genérico que dificulta encontrar contenido original y bien escrito.

No hay mucho que podamos hacer respecto a la rápida aceleración de la inteligencia artificial y sus efectos dañinos en el contenido en línea, pero usted puede, como mínimo, aprovechar su conocimiento sobre los medios para ayudarlo a diferenciar lo que es creado por humanos y lo que es generado por robots. .

“Si ve un artículo o informe, no lo crea ciegamente, sino busque fuentes que lo corroboren, especialmente si algo le parece falso”, dice Yang.



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Valiance Solutions lanza CivicEye, un sistema de monitoreo impulsado por inteligencia artificial para detectar infracciones e infracciones de tránsito

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Valiance Solutions lanzó el martes CivicEye, un sistema de monitoreo impulsado por inteligencia artificial. el inteligencia artificial El proveedor de soluciones de análisis de datos (IA) dice que su sistema es capaz de monitorear varios casos de disturbios públicos y actividades ilegales, como infracciones de tránsito, robos e intrusiones de proveedores no autorizados. La compañía dice que está trabajando con organismos gubernamentales locales en los estados de Uttar Pradesh y Andhra Pradesh para probar el sistema de inteligencia artificial en las principales ciudades. También afirma que el sistema cumple plenamente con las normas indias de privacidad de datos establecidas por el Ministerio de Electrónica y Tecnología de la Información (MeitY).

El portal CivicEye solo está disponible para funcionarios gubernamentales y policías.

La compañía de inteligencia artificial dijo que CivicEye está diseñado para mejorar la seguridad pública y hacer que las operaciones policiales sean más eficientes. fue construido sobre Nube de Google Puede procesar datos de video a gran escala para brindar monitoreo en tiempo real de carreteras y otras áreas públicas.

El sistema de monitoreo, construido utilizando los modelos de IA originales de la compañía, puede detectar infracciones de tránsito (como exceso de velocidad y estacionamiento ilegal), monitorear disturbios públicos, rastrear la densidad de multitudes, identificar peligros en la carretera como animales callejeros y baches, y enviar alertas a las autoridades para que tomen medidas. acción. CivicEye también está equipado con herramientas de detección de delitos para detectar incidentes como secuestros en serie y peleas públicas. Además, también puede monitorear problemas como los vendedores ambulantes no autorizados.

La compañía dice que se ha asociado con organismos gubernamentales locales en Uttar Pradesh y Andhra Pradesh para poner a prueba el proyecto en las principales ciudades. CivicEye utilizará tanto los sistemas CCTV existentes como las cámaras recién instaladas para monitorear la seguridad pública.

Valiance Solutions afirmó que se puede acceder a la interfaz de CivicEye a través del portal web y de la aplicación móvil y que solo estará disponible para las agencias administrativas y la policía. El sistema de IA está alojado en centros de datos equipados con MeitY. En particular, CivicEye es una tecnología pendiente de patente.

Gadgets 360 preguntó a la empresa durante una conferencia de prensa si tendría acceso a metadatos como matrículas de vehículos y rostros de personas. También se ha planteado la cuestión de si un modelo de IA se entrenaría con dichos datos. La empresa afirmó que CivicEye no procesa ni analiza rostros, y que información como las matrículas de los vehículos solo estará disponible para las autoridades.

La compañía también agregó que una vez que el sistema esté en funcionamiento, no podrá acceder al sistema a menos que sea para fines de mantenimiento e implementación de actualizaciones. Cuando se le preguntó sobre los datos utilizados para entrenar los modelos de IA, Valiance Solutions dijo que el sistema se entrenó con conjuntos de datos disponibles públicamente y datos de simulación generados internamente.

Gadgets 360 también preguntó a la empresa sobre las alucinaciones de la IA y la tasa de no darse cuenta de una infracción o de informes falsos de un incidente. La empresa india de inteligencia artificial respondió que, aunque hubo algunos casos de alucinaciones, para delitos graves como el robo, se midió una precisión del 99 por ciento durante las pruebas internas. Para infracciones menos graves, la empresa afirmó tener una precisión del 97 por ciento.

CivicEye se está probando actualmente en Vijayawada en Andhra Pradesh y Banda en Uttar Pradesh. El sistema de vigilancia también se está instalando en Hamirpur, Uttar Pradesh. La compañía pretende completar el despliegue completo en estas regiones en los próximos dos meses, con planes de expandirse a más ciudades en un futuro próximo.

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Luchando contra la próxima generación de phishing en ciberseguridad: cómo su empresa puede detectar, gestionar y mitigar los ataques impulsados ​​por la IA

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La aparición de sofisticados ataques de phishing impulsados ​​por IA ha creado un nuevo nivel de amenaza para las empresas de todos los sectores.

Estos ataques utilizan el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural y la IA generativa para crear ataques de phishing escalables, más complejos, convincentes y altamente personalizados que, en algunos casos, son casi imposibles de detectar incluso para los profesionales de la tecnología más experimentados.

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Los rastros de meteoritos podrían ayudar a detectar cometas potencialmente peligrosos con años de antelación

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Una nueva investigación ha revelado que los rastros de meteoritos quedaron atrás hace mucho tiempo cometasPodría ayudar a los científicos a detectar cometas potencialmente peligrosos años antes de que se acerquen a la Tierra. Estos raros cometas, que tardan cientos o incluso miles de años en completar sus órbitas, a menudo pasan desapercibidos hasta que es demasiado tarde para prepararse para una posible colisión. Sin embargo, los científicos ahora han encontrado una manera de rastrear estos cometas monitoreando las corrientes de meteoritos que dejan a su paso.

Siguiendo las trayectorias de los cometas a través de rastros de meteoritos

El estudio ha sido aceptado para su publicación en The Planetary Science Journal y está disponible como preimpresión a través de arXiv. Los cometas de período largo (LPC) son conocidos por sus raras visitas al sistema solar. Mientras que cometas como el cometa Halley pasan por la Tierra cada 76 años, otros cometas sólo aparecen una vez cada pocos siglos. Algunos de estos cometas distantes podrían representar una gran amenaza si sus órbitas los acercaran lo suficiente a la Tierra. Un cometa con un impacto lo suficientemente grande podría liberar enormes cantidades de energía, quizás equivalentes a cientos de miles de megatones de TNT.

Mediante el estudio de las lluvias de meteoritos que surgen de los restos de estos cometas, los investigadores creen que pueden rastrear las trayectorias de estos peligrosos cometas. Las corrientes de meteoritos de los cometas de período largo se ven menos afectadas por las fuerzas gravitacionales planetarias, explicó Samantha Hemelgarn, estudiante de posgrado de la Universidad del Norte de Arizona y autora principal del estudio. Esto hace que sea más fácil predecir las órbitas de los cometas padres.

Un nuevo método podría ahorrar años de tiempo de advertencia

el el estudia Se utilizaron datos existentes de 17 lluvias de meteoritos con padres cometarios conocidos. Al simular corrientes de cometas y compararlas con trayectorias conocidas de cometas, los investigadores pudieron predecir dónde buscar estos cometas de período largo. Los resultados sugieren que tales métodos podrían brindar a los científicos años de advertencia previa antes de que un cometa represente una amenaza grave para la Tierra.

Si bien esta tecnología no es infalible y tiene limitaciones, es un paso adelante en la defensa planetaria. Se espera que el Legacy Survey of Space and Time (LSST), que utiliza el Observatorio Vera C. Rubin, detecte estos cometas de período largo con antelación, lo que permitirá una mejor preparación.

Desafíos y perspectivas de futuro

A pesar de su potencial, este método no puede detectar cometas con períodos orbitales superiores a 4.000 años, ya que sus corrientes de meteoritos serían demasiado pequeñas para detectarlas. Sin embargo, este nuevo enfoque podría mejorar significativamente la detección temprana de amenazas más inminentes, brindando a la humanidad una mejor oportunidad para prepararse para un posible impacto de un cometa.

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Instagram utiliza inteligencia artificial para detectar a los adolescentes que mienten sobre su edad y transferirlos automáticamente a cuentas restringidas

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  • Meta utiliza software de predicción de edad con inteligencia artificial para detectar adolescentes que mienten sobre su edad
  • La medida se produce después de que Instagram introdujera cuentas para adolescentes en septiembre.
  • Meta comenzará a transferir automáticamente adolescentes a sus nuevas cuentas

Según nuevas Informe BloombergMeta está configurado para utilizar inteligencia artificial para predecir la edad de los usuarios de Instagram y mover automáticamente a cualquier persona menor de 18 años a la cuenta de un adolescente, si cree que está mintiendo sobre su edad.

A raíz de las protestas nacionales por el impacto de las plataformas de redes sociales como Instagram y Facebook en la salud mental de los adolescentes, Meta introdujo cuentas para adolescentes en septiembre. Las cuentas para adolescentes, que están destinadas a niños de entre 13 y 17 años, tienen restricciones integradas sobre quién puede contactarlos y qué contenido pueden ver. Está configurado automáticamente para ocultar comentarios y solicitudes de mensajes que puedan resultar ofensivos.

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Ratas gigantes en África entrenadas para detectar marfil y productos silvestres en los puertos

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Una iniciativa única en los puertos africanos pronto podría atraer a los gigantes africanos Ratones Una solución poco convencional para afrontar Fauna contrabando. Estas ratas, vestidas con chaquetas rojas, están entrenadas para detectar mediante el olfato productos silvestres ilegales como marfil de elefante y escamas de pangolín. Este nuevo proyecto, dirigido por la ecóloga conductual Dra. Isabel Szot y la organización sin fines de lucro APOPO, tiene como objetivo proporcionar a los puertos un recurso confiable y activo para interceptar productos ilegales de vida silvestre y reducir el impacto de la caza furtiva en la biodiversidad.

¿Cómo funciona la formación?

El proceso de entrenamiento de estos roedores es riguroso e innovador. Los ratones se someten a un entrenamiento de detección de olores en un laboratorio especialmente diseñado en Morogoro, Tanzania, donde aprenden a distinguir olores específicos asociados con la vida silvestre. En una caja grande con diferentes cámaras que contienen múltiples muestras de olores, se entrena a los ratones para reconocer cosas como cuernos de rinoceronte y escamas de pangolín. Cuando detectan uno de estos olores, envían una señal moviendo la nariz sobre él, lo que permite a los investigadores recompensarlos con golosinas. Según el Dr. Szot, ocho de los once ratones completaron con éxito el entrenamiento, demostrando su capacidad para identificar olores en medio de distracciones como cartón o materiales sintéticos, que los contrabandistas suelen utilizar para ocultar mercancías ilegales.

Potencial editorial en el mundo real

el próximo Después de haber sido entrenados en el laboratorio, estos roedores ahora se están probando en almacenes simulados y algunos incluso están comenzando a trabajar en puertos africanos reales. Su agudo sentido del olfato, su bajo coste de mantenimiento y su agilidad los convierten en una opción viable en lugares donde los recursos habituales son limitados o los métodos tradicionales, como los caninos entrenados, son demasiado caros. El Dr. Szot cree que estos animales podrían ofrecer un nuevo enfoque para combatir el comercio ilegal de vida silvestre y al mismo tiempo ser más rentables en áreas que enfrentan limitaciones de recursos.

Una nueva vida después del servicio.

Para los ratones que han servido en varios proyectos de APOPO, también existe la opción de “retirarse”. Luego de años de servicio, pueden relajarse en la colonia APOPO con una dieta de frutas, verduras y pescado, marcando un final humanitario a su aporte. Este programa único no solo muestra una nueva estrategia en los esfuerzos de conservación, sino que también brinda a estas magníficas criaturas el cuidado que merecen después de su jubilación, al mismo tiempo que mejora la protección de la vida silvestre a través de las fronteras africanas.

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MacBook Air con chips M2 y M3 ahora comienza con 16 GB de RAM



Un nuevo tratamiento de UCLA se muestra prometedor en la prevención de la insuficiencia cardíaca después de un ataque cardíaco



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