human

Ни один человек не может обойтись без автоматизмов в восприятии и мышлении: невозможно обдумать каждую ситуацию, реконструировать ее происхождение, уловить подлинный смысл вещей и явлений и затем дать совершенно оригинальный, свежий ответ.
Для быстрой оценки и реакции на что-либо в нашем сознании заложены социальные стереотипы.
Стереотипы представляют собой определенные знания, сложившиеся в культуре и обществе, не требующие проверки или доказательства.
Они призваны подтвердить очевидность происходящего.

<t-97/><t-98/>#bitcoin #human
30 миллионов в биткойнах потеряно — нет взлома, только человеческая ошибка 💥
Вы не поверите этому.
📉 3,520 $BTC — стоимость более 330 миллионов долларов — исчезли из холодного кошелька, базирующегося в США.
Нет нарушения кода.
Нет сбоя биржи.
Нет «взлома», как вы его знаете.
Это была игра социальной инженерии — прямо из триллера о киберпреступности.
И это сработало.
🧩 Что на самом деле произошло:
Нападающие не сломали код — они сломали доверие.
На протяжении нескольких недель мошенники выдавали себя за законных поставщиков услуг, постепенно завоевывая доверие жертвы.

Polygon Labs планирует сотрудничать с другими компаниями, занимающимися Web3 и блокчейном, для разработки менее инвазивного механизма идентификации. Текущие проверки радужной оболочки глаза и ударов подняли вопросы о потенциальных нарушениях конфиденциальности и взломах. Новая технология, если она будет успешно разработана, сможет решить эту конкретную проблему. Институт человека объявил о планах использовать технологию распознавания ладоней для внедрения Proof of Humanity в сотрудничестве с Animoca Brands и Polygon Labs. Он утверждает, что это легкодоступное приложение для смартфонов, которое обеспечивает менее навязчивую форму проверки личности, чем такие методы, как сканирование радужной оболочки глаз Worldcoin. Решение Humanity Protocol по распознаванию ладоней будет в основном использоваться для проверки личности в Web3. Помимо предоставления команде рекомендаций по передовым практикам Web3 и ценному расширению экосистемы, Animoca Brands также поделилась своими знаниями в области прав интеллектуальной собственности. В протоколе также используется Polygon CDK, что еще больше повышает его эффективность и масштабируемость. Данные, собранные посредством проверки, являются основной проблемой для многих. Разработка технологии распознавания на основе ладони происходит в то время, когда технология проверки на основе радужной оболочки глаза или отпечатков пальцев вызывает глобальную негативную реакцию. Данные, собираемые с помощью проверки радужной оболочки глаза и проверки отпечатков пальцев, подвергают риску большую часть пользовательской информации. Данные, связанные с радужной оболочкой и отпечатками пальцев, могут быть использованы для многочисленных злоупотреблений в случае взлома или взлома. Совсем недавно Worldcoin, поддерживаемая Сэмом-Альтманом, столкнулась с проблемами в Гонконге, связанными с потенциальными рисками для конфиденциальности. Основное внимание в расследовании было уделено сервису проверки радужной оболочки глаза Worldcoin. Поскольку биометрические данные уникальны, различимы и неизменяемы, их обычно рассматривают как конфиденциальные персональные данные. Будущие биометрические системы будут иметь возможности самообучения. В настоящее время большинство биометрических методов, таких как проверка радужной оболочки глаза, обнаружение ладоней и даже распознавание отпечатков пальцев, имеют серьезную проблему. Они не являются такими факторами, как старение и изменения или изменения в определенной части тела. Однако развитие технологий Web3 и искусственного интеллекта поможет процессу идентификации стать самостоятельным в будущем. В исследовании, опубликованном в рамках ResearchGate, говорится, что будущее биометрическое распознавание потребует нового алгоритма, который будет более самообучающимся, гуманным и основанным на биотехнологических вычислениях. Более того, реализация процедур перемещения, вращения и масштабно-инвариантных процедур зависит от сложного автоматического обнаружения. Поскольку для сопоставления используется лишь небольшое количество хорошо выбранных промежуточных уровней разрешения, он менее восприимчив к шуму и ошибкам квантования и более эффективен в вычислительном отношении. Для надежного и быстрого распознавания алгоритм должен быть достаточно интеллектуальным, чтобы распознавать сходство между признаками, извлеченными из набора обучающих данных.