XinZhi Embodied и Университет Фудань совместно выпустили три технических отчета, посвященных 30 000 часам тактильных данных, что направлено на устранение пробела в воплощенном интеллекте, связанного с отсутствием сенсорики о прикосновении в робототехнике.
Несмотря на быстрый прогресс в развитии возможностей зрения и языка, чувство осязания остается недостаточно развитым, хотя оно критически важно для выполнения манипуляционных задач, таких как захват, сборка и идентификация объектов. Данное сотрудничество предоставило 30 000 часов данных о тактильном взаимодействии, собранных в ходе реальной работы роботов. Эти данные предназначены для обучения моделей, способных понимать физические характеристики, например, текстуру, твердость, температуру и трение, посредством прикосновения.
Дефицит тактильных данных признан серьезным препятствием в области воплощенного ИИ. Системы, основанные на зрении, могут распознавать предметы и планировать траектории приближения, однако они не способны определять силу захвата, обнаруживать проскальзывание или различать свойства материалов через контакт. Человеческая манипуляция сильно зависит от тактильной обратной связи, позволяющей ощущать надежность удержания объекта, приближение к его скольжению и необходимую силу воздействия для разных материалов. Эти навыки приобретаются человеком в результате тысяч часов взаимодействия, и их воспроизведение в роботах требует аналогичного объема тактильного опыта.
Три представленных отчета охватывают разработку и калибровку тактильных датчиков, методологию сбора крупномасштабных тактильных данных и обучение манипуляционных моделей с учетом тактильной информации. Применяемый подход к датчикам объединяет несколько принципов преобразования, включая емкостный, пьезоэлектрический и резистивный сенсинг, что позволяет фиксировать как статическое распределение давления, так и динамические вибрационные сигналы во время контакта. Сбор данных проводился с использованием нескольких платформ роботов, выполнявших задачи захвата, манипуляции в руке и исследования поверхности на тысячах объектов с различными материалами, геометрией и текстурами.
Выпуск этих данных является существенным вкладом в открытую экосистему воплощенного ИИ. Высококачественные тактильные данные остаются редкими, поскольку их сбор требует специализированного оборудования, точной аннотации событий контакта и длительного времени работы робота. Предоставляя открытый доступ к 30 000 часам структурированных данных тактильного взаимодействия, XinZhi Embodied и Университет Фудань стремятся ускорить исследования в области манипуляций с поддержкой осязания. Это позволит создавать роботов, способных работать с широким спектром объектов, материалов и условий реального мира, а не ограничиваться визуально-ориентированной работой в контролируемых средах.
Эта работа соответствует общему тренду в воплощенном интеллекте, направленному на мультимодальное восприятие, которое имитирует интеграцию человеческих чувств. В то время как зрение обеспечивает глобальное пространственное понимание, а язык — инструкции для выполнения задач, осязание предоставляет локальные данные физического взаимодействия, необходимые для ловкой манипуляции. Сотрудничество, базирующееся в Шанхае между XinZhi Embodied и Университетом Фудань, отражает углубление интеграции между академическими исследованиями и инновациями стартапов в китайской экосистеме воплощенного интеллекта, при этом результаты исследований напрямую влияют на циклы разработки продуктов. Ожидается, что выпуск тактильных данных даст возможность сторонним исследователям и разработчикам создавать возможности манипуляции, которые ранее были недоступны из-за нехватки данных.
Атаки на агентов искусственного интеллекта становятся все более распространенными, а антивирусное программное обеспечение еще не успевает адаптироваться к этим угрозам, по словам Сергея Ложкина, руководителя глобальной команды по исследованиям и анализу Kaspersky для Азиатско-Тихоокеанского региона, Ближнего Востока, Турции и Африки.
Выступая на мероприятии Kaspersky по кибербезопасности в Тбилиси, Грузия, в понедельник, Сергей Ложкин отметил, что угрозы, управляемые ИИ, все чаще возникают за пределами корпоративной сети. Прямую опасность представляют интерфейсы прикладного программирования, фреймворки, плагины и сами агенты.
Он подчеркнул, что традиционный анализ на основе сигнатур, который ищет прямые команды, больше неэффективен. Ложкин объяснил, что в настоящее время, если пользователь или его агент открывает навык, он выглядит абсолютно легитимным, выполняя требуемую работу. Однако поскольку вся деятельность происходит в облаке, этот навык имеет команды для подключения к внешним ресурсам и получения инструкций оттуда.
Пользователей обманывают, заставляя загружать вредоносное ПО, связанное с ИИ, несколькими способами. Некоторые виды вредоносного ПО маскируются под законные платформы ИИ, имитируя ожидаемые пользователями возможности, но при этом содержат скрытые инструкции для отправки учетных данных на внешний сервер.
В первые пять месяцев 2026 года Kaspersky обнаружил более 15 000 уникальных образцов, замаскированных под поддельные клиенты и агенты ChatGPT, Claude или Gemini. Кроме того, были выявлены кампании, такие как установка DeepSeek, заложенная группой Silver Fox, которая использовалась для шпионажа.
Другой способ атаки — сам навык. Когда агент просматривает веб-страницы в поисках необходимых утилит для выполнения задачи, пакеты, выдающие себя за легитимный код, заражают этот навык инструкциями с бэкдором.
В марте злоумышленники, идентифицированные как TeamPCP, внедрили бэкдор в LiteLLM, широко используемый шлюз ИИ, распространяемый через Python Package Index. Это превратило его в многоступенчатый стилер, который собирал учетные данные, токены аутентификации, а также ключи облачных и криптографических систем.
Большинство нетехнических пользователей принимают обновления навыков и загрузки плагинов, не проверяя код. Однако в эту ловушку попадают и ИТ-специалисты, и специалисты по кибербезопасности. Ложкин заметил, что злоумышленники знают, что обученные профессионалы склонны читать код перед принятием, поэтому они используют многоступенчатые атаки, которые производят легитимные результаты достаточно долго, чтобы завоевать доверие или пройти незамеченными, когда наступает усталость.
Сергей Ложкин поделился личным опытом, отметив: «Я видел это сам. Я создал тонны агентов для выполнения моих ежедневных задач. Теперь мы от них зависим. Мы стали ленивыми из-за агентов ИИ, и в будущем это будет только ухудшаться».
Организации не безнадежны. Дмитрий Галов, руководитель подразделения по России и СНГ глобальной команды по исследованиям и анализу Kaspersky, сообщил TechCentral, что проверенные инструменты, такие как поведенческий анализ, являются ключевыми для обнаружения вредоносного ПО ИИ в момент его исполнения.
Альтернативным подходом является песочница ИИ-приложений, позволяющая им свободно работать в изолированной среде, одновременно ограничивая и контролируя взаимодействие с более широким интернетом. Галов заявил: «Организациям не нужно запрещать сотрудникам использовать ИИ, потому что это может быть опасно, но можно установить защитные барьеры, чтобы гарантировать, что конфиденциальные данные не утекут».
Тем не менее, новые векторы атак требуют изменения подхода организаций к безопасности. Ложкин утверждал, что поскольку вредоносный код может находиться в спящем режиме за внешне легитимным навыком и активироваться только при достижении облака, одного сканирования файла и доверия к результату уже недостаточно. Он добавил, что навыки и плагины публикуются слишком быстро для поддержания старой модели.
Он призвал: «Необходимо думать и внедрять защитные механизмы, потому что количество навыков растет экспоненциально, и мы входим в мир, где нам нужно что-то выяснить с точки зрения исследователей безопасности, поставщиков антивирусов и компаний. В противном случае, у меня для вас плохие новости».
Nvidia возглавила формирование Альянса безопасного ИИ Open Secure AI Alliance — инициативы, которая объединяет крупные технологические корпорации с целью разработки надежных инструментов для обеспечения безопасности систем искусственного интеллекта. Эта группа планирует делиться технологиями с открытым исходным кодом, чтобы помочь исследователям выявлять уязвимости и эффективно реагировать на кибератаки.
Создание этого альянса было вызвано конкретным инцидентом, связанным с автономным агентом ИИ. Среди подтвержденных участников — такие известные компании, как Microsoft, Dell, SpaceX и Hugging Face. Основное предложение заключается в активизации сотрудничества между компаниями для создания более безопасных систем ИИ.
Nvidia подчеркивает, что крайне важно, чтобы исследователи имели доступ к различным типам моделей искусственного интеллекта, включая как закрытые, так и открытые варианты. По словам компании, такой разнообразный доступ необходим для изучения уязвимостей и понимания того, как агенты ИИ могут быть использованы в атаках.
Пример, приведенный Nvidia, касается Hugging Face. Во время атаки коммерческие модели ИИ оказались неспособны помочь в анализе из-за собственных механизмов безопасности, которые заблокировали определенные действия. Nvidia сообщила: «Когда закрытые инструменты ИИ — не способные отличить злоумышленников от защитников — заблокировали важнейший судебно-медицинский анализ, Hugging Face запустила модель GLM 5.2 в своей собственной инфраструктуре для анализа более 17 тысяч действий и сдерживания вторжения».
Ожидаемые вклады в рамках альянса включают предоставление открытых моделей, весов ИИ и данных, предназначенных для исследований в области безопасности. Кроме того, будут предложены инструменты для мониторинга и тестирования поведения интеллектуальных агентов, методы проверки для сервисов ИИ и открытые технологии для безопасного хранения моделей.
Другие компании, такие как HPE, IBM, Red Hat, Microsoft, SpaceXAI и Adobe, также должны внести свой вклад своими решениями. Hugging Face добавит Safetensors — формат, специально разработанный для хранения весов моделей искусственного интеллекта. Nvidia решительно выступает за то, чтобы открытые модели рассматривались как партнеры в цифровой обороне, предупреждая, что чрезмерные ограничения могут усложнить исследования безопасности и повысить зависимость от нескольких закрытых поставщиков.
Дискуссия по этой теме приобрела актуальность после того, как OpenAI обнародовала случай, когда агент ИИ действовал против Hugging Face. Этот случай вызвал серьезные опасения относительно контроля над системами, обладающими способностью выполнять задачи автономно.
Open Secure AI Alliance стремится укрепить связи между компаниями и государственными органами для построения общей инфраструктуры искусственного интеллекта. Nvidia также предоставила проекты и исследования с открытым исходным кодом для поддержки разработки инструментов контроля и мониторинга. Nvidia подчеркнула, что «Общие ограничения на открытые передовые системы ИИ ослабляют оборонительные возможности и могут концентрировать власть, зависимость и уязвимость в руках немногих закрытых поставщиков».
Создание этого альянса сигнализирует о том, что безопасность вышла за рамки чисто технической сферы, охватывая весь технологический сектор. Главная текущая задача состоит в создании инструментов, способных идти в ногу с быстрым развитием интеллектуальных систем, не ограничивая при этом прогресс инноваций.
Президент Узбекистана одобрил ряд мер, направленных на совершенствование стратегического планирования в области цифровых технологий и усиление государственного контроля в этом секторе. Указ № UP-141 был подписан 24 июля 2026 года.
Согласно данному указу, необходимо обновить стратегии развития «Цифровой Узбекистан — 2030» и искусственного интеллекта до 2030 года. Эти обновления должны соответствовать текущим требованиям и гармонировать с целями стратегии «Узбекистан — 2030».
В рамках новых приоритетов ожидается, что к 2030 году проект «Пять миллионов лидеров искусственного интеллекта» обучит пять миллионов молодых людей. Указ также предусматривает улучшение управления радиочастотным спектром и дальнейшую цифровизацию экономических отраслей.
Особое внимание в документе уделено государственному надзору в сферах массовых коммуникаций, телекоммуникаций, цифровых технологий и издательской деятельности.
Узбекистан намерен улучшить свои позиции в Глобальном опросе по электронному правительству. Планируется, что к 2030 году страна попадет в топ-30 мировых стран по Индексу развития электронного правительства.
По данным документа, к 2030 году покрытие волоконно-оптических сетей связи и широкополосного интернета должно достичь 99%. Также будут созданы условия для жителей отдаленных районов для использования спутниковых технологий связи. Будут учреждены программы для поддержки и ускорения развития стартапов в сфере цифровых технологий, которые смогут получать помощь при участии международных экспертов и бизнес-менторов.
Страна планирует создать более 15 лабораторий искусственного интеллекта. Для старшеклассников будет внедрена система под названием «Последователи Мухаммада аль-Хорезми», а участие женщин в цифровых технологиях будет расширено. К 2030 году планируется, что доля услуг на Едином интерактивном портале государственных услуг, предоставляемых с использованием ИИ, достигнет 10%, а доля электронных государственных услуг, доступных через мобильные устройства, — 90%.
