Личный кабинет для покупки автомобилей в лизинг.
reso.by
РЕСО-БелЛизинг — проект по продаже автомобилей в лизинг, в котором мы обновили сайт и автоматизировали работу с клиентом с помощью личного кабинета.
Помогли стать первыми среди лизинговых компаний, которые дают возможность оформить весь пакет документов для получения автомобиля онлайн. А также облегчают дальнейшую жизнь. Страховки, справки, выписки, календарь платежей — мы собрали все в личном кабинете клиента. Теперь все, как вы любите, — не выходя из дома.
Тем, кому необходимо сократить издержки и отказаться от ненужных процессов. Тем, кто, наконец, понял, что очень много задач можно решать автоматически без участия специалистов. Тем, кому надо отстроиться от конкурентов и предложить современный и качественный сервис своим клиентам. Тем, кто связан с продажей товаров или услуг в сфере b2b.
Например, другим лизинговым, страховым компаниям и прочим финансовым учреждениям. Да даже поликлинике какой.
У вас похожие задачи? Пишите, предложим решение, которое вам понравится!
Дочерняя организация компании «РЕСО», обслуживает клиентов малого и среднего бизнеса. Входит в десятку крупнейших лизинговых компаний Беларуси. Основной вид деятельности – финансовый лизинг новых легковых и коммерческих автомобилей.
Один из наших первых и любимых проектов — рассрочка.бел — принесла нам не только известность и колоссальный опыт в екоме, но и постоянных клиентов. Именно благодаря «рассрочке» на нас обратила внимание «РЕСО-БелЛизинг» и позвала участвовать в конкурсе. Его мы, как вы понимаете, выиграли. И сделали еще один классный проект, как с точки зрения финтеха, так и с точки зрения автоматизации процессов.
Обновить старый сайт, на котором, учитывая реалии нового времени, было сложно проводить маркетинговые активности, управлять всем. Плюс хотели добавить новый раздел. Нужен был каталог авто, партнеров.
Пришлось сделать абсолютно новый сайт с усовершенствованным функционалом, где все было продумано с нуля, учитывая заранее все, что потребуется с точки зрения маркетинга.
Дополнительно хотели личный кабинет, чтобы автоматизировать подачу заявки на лизинг. Дело в том, что изначально это огромная анкета, которую за раз и не заполнишь. Поэтому надо было предусмотреть возможность оформления ее в несколько этапов. Еще требовалась возможность просмотра текущих договоров и календаря платежей по ним. Одним словом, хотели весь документооборот вывести в онлайн.
Параллельно личный кабинет должен был облегчить работу с заявками: выдачу бумаг, страховок, разрешений и прочих мелких, но частых вопросов.
Полноценный каталог автомобилей с адаптивными фильтрами
Стилизация Яндекс. Карты
За обновленный дизайн сайта и создание личного кабинета отвечал Илья Филипенко. Он нарисовал почти 140 экранов, чтобы отразить все состояния на сайте и учесть любые детали.
Бэкендом занимался Илья Завиленский.
Front-end отдали Денису Максимову. Это настолько педантичный разработчик, что когда он увидел, как клиент заполнил сайт (неправильно), сделал для них образец и одну страницу перезаполнил самостоятельно, чтобы продемонстрировать все возможности обновленного дизайна и личного кабинета.
Менеджерами проекта в разное время были Парчинский Дмитрий и Бонцевич Максим.
Илья
Филипенко
Дизайн
Илья
Завиленский
Back-end
Денис
Максимов
Front-end
Максим
Бонцевич
PM
Почему это круто для клиента?
Когда оформляется новая сделка, нужно собрать целую папку документов и справок. Частенько случаются, что про многие из них забывают. Поэтому приезжают в офис компании по несколько раз. Плюс сама анкета — это чуть ли не сочинение. И заполнить за один присест ее не реально. Вы скажете, что перенести анкету в онлайн — плевое дело. Но не тут то было!
Автомобили в лизинг выдают как юрлицам, так и физлицам
У первых бывают различные формы налогообложения, а у вторых адрес проживания не всегда совпадает с адресом прописки. И таких нюансов ну очень много. Как быть тогда?
Мы сделали анкету, где очень много зависимых полей. То есть следующий шаг определяется тем, где вы поставили галочку в предыдущем вопросе. Из-за того что куча валидаций, форма вышла динамическая. Получилось порядка 300 полей. И их можно заполнить в несколько этапов. Загрузить все необходимые документы и отправить на согласование менеджеру. После чего вы будете видеть в личном кабинете статус рассмотрения заявки. И, когда получите одобрение, сможете подъехать в офис с распечатанной формой и всем уже собранным и проверенным пакетом документов. А если допустим, вы решили купить еще один автомобиль в лизинг, ранее загруженные документы можно будет использовать еще раз.
Помимо этого в личном кабинете есть раздел с запросами — можно подавать их в онлайне. Представляете, собрали аж 50 категорий запросов. Автоматом подстраивается маска, которая позволяет собрать и вывести нужную форму, исходя из целей клиента. После чего запрос уходит в 1С, там его обрабатывает менеджер, прикрепляет необходимый документ, в ЛК меняется статус — теперь можно скачать свою справку.
Почему это круто для клиента?
Все текстовые страницы состоят из блоков, это значит, что можно самостоятельно в админке «собирать» страницу из тех разделов, которые тебе нужны. Они со старта сделаны так, что сочетаются между собой. Поэтому менеджеру достаточно просто наполнить их нужным контентом и не прибегать к услугам разработчика. А в результате получить готовую страничку.
Еще сделан просто супер конструктор для генерации запросов и форм. То есть продумана логика от начала до мелочей. Например, в анкете для получения авто в лизинг множество полей, которые зависят друг от друга и меняются в зависимости от того, какую опцию выбирает человек. А в разделе, где формируются запросы, проведена систематизация, и все они поделены на несколько типов, исходя из которых достаточно сделать всего несколько итераций, чтобы отправить заявку, например, на получение справки для выезда за границу, менеджеру. Тот в 1С получит и обработает запрос, а клиент в итоге получит в личном кабинете необходимый документ, который достаточно будет просто распечатать.
Все эти действия были сделаны, чтобы:
- Увеличить прибыль. Ведь таким образом компания может обслуживать больше клиентов, уделяя им меньше времени и исключая ошибки, возможные из-за человеческого фактора. Плюс с помощью личного кабинета мы избавили сотрудников от рутинных процессов типа заполнения бланков вручную.
- Сэкономить время. Некоторые задачи, например, распределение заказов между менеджерами, вообще не приносят компании деньги, но делать их нужно. Благодаря интеграции 1С и личного кабинета, все происходит автоматически. Заявки падают в базу и оттуда уходят в зависимости с загрузкой специалистов.
- Повысить эффективность процессов. Согласование выдачи автомобиля в лизинг – вопрос, требующий внимания и точности. И если в первом случае менеджер вынужден заполнять документы самостоятельно, то в нашем – просто сверить готовую форму с предоставленными подтверждающими справками.
- Улучшить процессы. Некоторые бизнес-процессы требуют очень длительной обработки вручную. Однако их автоматизация приведет не только к оптимизации внутри компании, но и повысит ее имидж в глазах клиентов. Например, в нашем случае, возможность подать все документы онлайн без постоянных поездок в офис лизинговой компании – первый опыт в Беларуси.
Что использовали в работе?
Front-end: React, Next.js — наш основной front-end стэк, используется для построения интерфейсов и обеспечения Server Side Rendering.
Back-end: PHP, Laravel — наш основной back-end стэк, самый популярный PHP фреймворк на данный момент.
Databases: PostgreSQL, Redis — используется для надежного хранения основных данных.
Server: Docker, Kubernetes — позволяют снизить затраты на поддержания серверной инфраструктуры, построения CI/CD процессов.
Узнали себя? Отправьте нам заявку, и мы расскажем, как можно оптимизировать процессы в вашей компании!
Arnak
Неделю назад OpenAI отменила список ожидания для доступа к нейросети GPT-3. Теперь разработчики из 152 стран, где поддерживается сервис, могут зарегистрироваться и свободно пользоваться инструментами.
Это очень сильный шаг вперед. Шесть лет назад у нас были только примитивные языковые генераторы, которые могли писать базовые отчеты о прибылях и убытках. Потом появилась нейросеть GPT-2, которая была как минимум в 10 раз мощнее и была способна обрабатывать 1,5 миллиарда параметров (переменных, определяющих возможности машинного обучения). Теперь — у нас в свободном доступе есть GPT-3, который может обрабатывать 175 миллиардов.
ИИ может в ответ на запросы генерировать почти неотличимый от человеческого текст. А также анализировать и резюмировать любые источники неструктурированных данных, если они написаны письменным языком.
Это значит, например, что и-мейлы или эссе скоро могут писаться по одному нажатию на кнопку. Людям не обязательно быть грамотными или даже знать стилистику текста, которую от них ожидают. Достаточно задать то, что ты хочешь, и у тебя будет готовый материал под любые потребности. Как Google, только для текстов, которые еще не написаны.
Всё это пока в теории — если разработчики смогут реализовать потенциал AI. Но пока что результаты очень многообещающие. Например, в прошлом году блог на Substack за авторством GPT-3 за две недели посетили 26 тысяч человек. Его приняли за блог обычного автора. Комментатора, который предположил, что блог пишет нейросеть, заминусовали. Также бот GPT-3 в течение недели успешно выдавал себя за человека на AskReddit.
Активно развивается стартап Flowrite, недавно получивший $4,4 млн инвестиций. Он позволяет превратить несколько написанных инструкций в полноценный и приятный для чтения e-mail. И вообще написать любое сообщение в профессиональном стиле — даже если вы толком не знаете языка. Пока доступно только на английском, но разработчики обещают и другие языки. Все-таки у GPT-3 уже есть хорошие русские модели — например, от Сбербанка.
Более амбициозный проект, использующий GPT-3 — Sudowrite, приложение для создания любых текстов в любом стиле, требующее только несколько предложений «для затравки». Недавно оно вместо автора New York Times дописало обзор книги об искусственном интеллекте. А в целом его предлагают использовать для генерации новых идей и упрощения процесса написания текста.
Амит Гупта, основатель Sudowrite, так говорит о своем приложении:
Многое из того, что мы пытаемся сделать, — это решить проблему писательского блока. ИИ может стать вашим приятелем по мозговому штурму. Музыканты могут сочинять музыку либо с помощью компьютера, либо с помощью гитар, либо с помощью двух этих инструментов вместе. В фотографии тоже есть все эти цифровые инструменты и фильтры. А писатели долгое время проверяли компьютером орфографию и грамматику, не более того. Мы хотим создать новые инструменты, чтобы помочь им.
Если любые тексты можно будет писать с помощью машины, не станет ли это еще одной задачей, в которой компьютеры полностью заменят людей? Журналист Washington Post решил протестировать способности GPT-3. Для этого он взял одно из самых известных произведений журналистики 20-го века: «Фрэнк Синатра простудился», опубликованное Гаем Талиси в журнале Esquire в 1966 году.
Он написал несколько первых фраз — в характерном и очень узнаваемом стиле Талиси. Потом позвонил самому Талиси и прочитал ему продолжение, созданное искусственным интеллектом.
«Это хороший вариант», — сказал Талиси после нервной паузы. — «Вполне правильное толкование». Один из самых знаменитых журналистов также сказал, что у него нет проблем с использованием таких технологий для создания текстов — кроме журналистских репортажей, где человек должен передавать правдивую историю.
А как насчет критики? Здесь нужен анализ, идеи, суждения. Кажется маловероятным, что ИИ сможет с таким справиться.
Чтобы проверить это, мы пошли к Кейти Уолш, кинокритику Tribune News Service и других изданий. Недавно она опубликовала рецензию на новый фильм «Холодный расчёт» о гениальном картежнике. Сначала мы скормили приложению Sudowrite другой обзор Уолш (чтобы помочь ИИ «научиться» её стилю). А затем передали программе первые два абзаца ее обзора «Холодного расчёта».
Конечно, мы не пытались проверить, угадает ли программа, что там дальше на самом деле, — это не читатель мыслей. Мы проверяли, могло ли то, что придумал ИИ, сойти за то, что написала бы Кейти.
Sudowrite написало:
Жизнь героя, Уильяма, управляется математикой, числами; он говорит ими, дышит ими, ходит в них. У него отмерено всё, вплоть до доли процента. Это жизнь повторения, и он доволен этим. Уильям, конечно, не счастлив. Он просто научился забывать о своих чувствах, и превратил свое тело в машину, работающую независимо от того, что его окружает.
Выглядит вполне неплохо. Куда более экспрессивно, чем можно было бы ожидать от простого ИИ.
Мы провели еще один тест — проверить, сходятся ли мнения Уолша и Sudowrite о фильме. Журналистка в своем обзоре написала, что фильм «умоляет вас прислушаться, но также хочет, чтобы вы внимательно посмотрели на Уильяма». И сказала, что наш герой «пульсирующе зол на состояние мира. Нам показывают приглушенный первобытный крик о войне, пытках, травмах и борьбе».
У ИИ же здесь вышел постмодернизм:
Это был не столько фильм, сколько роман на 500 000 слов о человеке, который смотрит фильм.
Очевидно, реальной Уолш «Холодный расчёт» понравился больше.
Дальше мы написали Уолш, дали ей текст и спросили, что она думает о том, что компьютерная программа с ее исходным материалом может выдать что-то, похожее на профессиональный обзор. Она ответила:
Это намного лучше, чем я ожидала! Это очень хорошо! Теперь я смотрю на это не как «они заберут мою работу» (потому что машина пока не сможет посмотреть фильм), а как инструмент для экономии времени писателя/редактора. В большинстве случаев программа здесь и правда угадала мой образ мыслей.
При этом создатели Sudowrite говорят, что еще не оптимизировали программу под нон-фикшен. Сейчас она больше подходит для писателей книг в жанрах фэнтези или sci-fi.
В конечном счете, это инструмент, который продвинет всё вверх по цепочке. Как писателю, возможно, вам больше не придется подбирать слова. Скорее, вы станете редактором, выбирающим лучшие версии.
Означает ли это начало конца журналистики и работы писателей?
Не обязательно. Джеймс Бессен, исполнительный директор Инициативы по исследованиям в области технологий Бостонского университета и один из ведущих экспертов в сфере автоматизации, приводит два исторических примера, когда количество работников на самом деле повысилось после автоматизации. Это внедрение механических ткацких верстатов в начале XIX века и распространение банкоматов в начале XXI века. В обоих случаях количество людей, работающих на ткацких станках и в банках, фактически увеличилось, потому что автоматизация облегчила открытие такого бизнеса. А новым банкам и фабрикам по-прежнему требовались люди для других аспектов работы. Качество работы в итоге тоже повысилось, потому что люди теперь могли сосредоточиться на проблемах более высокого уровня. По сути, это является одним из главных принципов теории автоматизации.
То же самое теперь может произойти и с писательством. Хотя здесь есть одна неизвестная переменная: потребительский спрос. То, что контент станет еще более дешевым и простым для производства, не означает, что его захотят читать больше людей.
Также GPT-3, хотя и отлично копирует стили, пока не так хорош в генерировании идей. ИИ может четко выполнять поиск в своих миллионах терафлопсов и находить идеально подходящие слова. Но это не то же самое, что создавать что-то новое и креативное. А именно такие тексты находят самый большой отклик у публики.
Но люди, стоящие за GPT-3, говорят, что видят в нем больший потенциал. Мира Мурати, вице-президент OpenAI по исследованиям, говорит, что она уже использует программу, чтобы начать работу над эссе, которое идет слишком медленно. Также, по ее словам, в AI есть инструменты для защиты от прямого плагиата — то есть, любой написанный им по вашему запросу текст можно будет без опаски продавать.
Она говорит, технология не заменит писателей, а расширит их возможности. И вместо того, чтобы уволить всех писателей, может быть, их станут нанимать, чтобы заниматься новыми делами — например, генерировать идеи для GPT-3, задавать стилистику и проверять качество итогового текста.
Кто написал этот абзац, человек или ИИ? Скоро уже не будет разницы.
Хотите найти крутую работу в IT? Подключайте телеграм-бот g-mate. Указываете нужную зарплату, и он выдает вам лучшие вакансии от топовых компаний, и помогает пройти интервью. Для старта не нужно ни резюме, ни портфолио, настройка занимает меньше 30 секунд.
Примеры, программное обеспечение и инструменты для создания искусства алгоритмов
Генеративный дизайн колонн, созданный с помощью цифрового производства Майклом Хансмейером. В 2010 году Майкл Хансмейер создал архитектурные колонны в проекте под названием «Разделенные колонны – новый порядок (2010)». В произведении исследовалось, как простой процесс повторяющегося подразделения может создавать сложные архитектурные паттерны. Вместо того, чтобы проектировать какие-либо колонны напрямую, Хансмайер разработал процесс, который позволяет создавать колонки автоматически. Процесс можно запускать снова и снова с разными параметрами для создания бесконечных перестановок, что является отличительной чертой генеративного дизайна.
Генеративное искусство – это процесс алгоритмического генерирования новых идей, форм, форм, цветов или узоров. Во-первых, вы создаете правила, устанавливающие границы для процесса создания. Затем компьютер – или, реже, человек – следует этим правилам для создания новых работ.
Генеративное искусство Маноло Гамбоа Наона, аргентинского художника, который использует алгоритмические инструменты, включая Обработку, для создания произведений искусства.
В отличие от традиционных художников, которые могут тратить дни или даже месяцы на изучение одной идеи, художники генеративного кода используют компьютеры для генерации тысяч идей за миллисекунды. Генеративные художники используют современные вычислительные мощности для изобретения новой эстетики – инструктируя программы работать в рамках набора художественных ограничений и направляя процесс к желаемому результату.
Генеративное искусство Маноло Гамбоа Наон.
Этот метод значительно сокращает исследовательскую фазу в искусстве и дизайне и часто приводит к неожиданным и сложным новым идеям. В качестве исключительно практического руководства по кодированию вашего собственного генеративного искусства мы рекомендуем The Nature of Code.
Давайте рассмотрим несколько примеров ниже.
Пример генеративного искусства: Майкл Хансмейер
Майкл Хансмейер – архитектор, который рассматривает генеративный дизайн как «размышление о проектировании не объекта, а процесса создания объектов».
Этот процесс допускает более искусственную интуицию – счастливые случайности и новые идеи, на которые обычно нужно время, чтобы наткнуться на них.
Генеративная архитектура Майкла Хансмейера. В этом ярком примере вычислительной архитектуры набор грота был разработан для оперы Моцарта. (2018 ).
Используя вычислительные инструменты для быстрого изучения, оптимизации и тестирования творческих дизайнерских идей, такие художники, как Хансмейер, максимально расширяют возможности для творчества.
Хансмейер использовал генеративный дизайн, чтобы создать набор грота для оперы Моцарта на изображении выше.
«В процессе проектирования достигается баланс между ожидаемым и неожиданным, между контролем и отказом. Хотя процессы детерминированы, результаты нельзя предвидеть. Компьютер обретает способность удивлять нас ». – Майкл Хансмайер
Мукарнас, Майкл Хансмейер. Мукарны – это тщательно продуманные декоративные своды и некоторые из самых ранних и самых впечатляющих примеров архитектурного дизайна, основанного на правилах. Используя достижения в области вычислительного проектирования и цифрового производства, Хансмейер предлагает нам пересмотреть эти типологии. Его генеративный художественный процесс позволяет ему создавать объекты исключительной широты и глубины; бесконечные вариации дизайна с богатством деталей, которые могут снова вызвать изумление, любопытство и недоумение этих традиционных архитектурных чудес.
Исследователь и профессор Маргарет Боден считает, что «95% того, что делают профессиональные художники и ученые, – это исследования. Возможно, остальные 5% – это действительно трансформационное творчество ». Генеративные системы помогают исследовать гораздо более широкие земли быстрее, чем когда-либо прежде.
В «Платоновых телах» ниже Хансмайер принимает самые примитивные формы, платоновы тела, и многократно применяет одну единственную операцию – разделение граней формы на более мелкие грани – до тех пор, пока не будет получена новая форма.
«Генеративное искусство – это передача контроля художником автономной системе. С включением таких систем, как симметрия, узор и мозаика, можно рассматривать генеративное искусство как старое, как само искусство. Этот взгляд на генеративное искусство также включает в себя ХХ век. случайные процедуры, используемые Кейджем, Берроузом, Эллсуортом, Дюшаном и другими “. – Сесилия Ди Чио из книги «Приложения эволюционных вычислений».
Пример генеративного искусства: Андерс Хофф
Андерс Хофф (он же несогласованный в Твиттере) – генеративный художник, увлеченный узорами. Он часто считает полезным начать с высокоорганизованной структуры, а затем искать способы ее постепенного разрушения.
Генеративное искусство Андерса Хоффа. Это часть его проекта «Inconvergent», в котором исследуется сложное поведение, возникающее в системах с простыми правилами.
Хофф говорит, что часто можно найти интересные результаты между первоначальной организованной структурой и хаотическим конечным результатом. Он ищет достаточно порядка, чтобы его можно было узнать, и достаточно хаоса, чтобы вырваться из обычных форм.
«Что мне больше всего нравится, так это сложные и запутанные результаты, которые можно получить с помощью набора простых правил». – Андерс Хофф
Чертеж компьютерного плоттера Андерса Хоффа.
Мы настоятельно рекомендуем ознакомиться с его многосерийным постом о Генеративных алгоритмах, в котором наглядно представлены некоторые из его творческих процессов и техник.
Пример генеративного искусства: Марк Дж. Сток
Марк Дж. Сток – генеративный художник, ученый и программист, сочетающий элементы природы и вычислений. Его работа исследует противоречие между миром природы и его смоделированным аналогом – между органическим и неорганическим, цифровым и аналоговым.
Разрастание, Марк Дж. Сток. Это генеративное произведение искусства начинается с набора правил и мира (начального условия). Иногда для появления шаблона требуются миллионы итераций, в зависимости от сложности алгоритма и его условий.
В приведенной выше статье «Разрастание» Сток создал хаотичную ветвящуюся структуру, растущую на регулярном массиве блоков. Его темный рост моделируется с помощью алгоритма поверхностного роста.
«Первичный элемент дизайна взят из алгоритма, называемого агрегацией с ограничением диффузии (DLA) вне решетки», – объясняет Сток. «Частицы засеваются в определенных местах и случайным образом блуждают, пока не столкнутся с какой-либо частью существующей структуры, а затем остаются там. Затем все это передается с помощью излучения ».
Одна модель роста заранее задумана, спроектирована, ограничена и считается искусственной. Другой паттерн – импульсивный, дезорганизованный, непринужденный и «естественный». Сток объясняет, что этот контраст относится к постепенному росту нашей искусственно созданной среды и тенденции видов жестоко извлекать выгоду из эволюционных преимуществ.
Gyre 35700, произведение искусства Марка Стока. Эта работа представляет собой размышления Стока об иерархии течений и водоворотов в океане и их малоизученном влиянии на глобальное изменение климата. Это цифровой архивный струйный отпечаток 42 “x 28” на холсте (2012 г.).
Пример генеративного искусства: Катарина Бруннер
Катарина Бруннер – генеративный художник и журналист данных, чей репозиторий GitHub на Generative Art – отличный ресурс для всех, кто хочет начать использовать язык программирования R.
«Этот Rпакет generativeartпозволяет создавать изображения на основе многих тысяч точек», – объясняет Бруннер. «Положение каждой отдельной точки рассчитывается по формуле со случайными параметрами. Из-за случайных чисел каждое изображение выглядит по-разному ».
Вы можете ознакомиться с другими ее работами на ее веб-сайте здесь.
Пример алгоритма: Джон МакКормак
Джон МакКормак – художник и профессор, который использует алгоритмы в своей работе, чтобы проникнуться врожденной мудростью природы.
Выставка Маккормака «Пятьдесят сестер» – это крупномасштабная инсталляция, состоящая из изображений размером 1 х 1 м синтезированных с помощью компьютера форм растений.
«Растения» были алгоритмически «выращены» из компьютерного кода с использованием искусственной эволюции и генеративных алгоритмов. Каждая растительная форма была получена из начальных графических элементов логотипов нефтяных компаний.
Джон МакКормак, «Пятьдесят сестер», серия из пятидесяти разработанных цифровых изображений растений с использованием логотипов нефтяных компаний в качестве строительных блоков.
Название работы отсылает к оригинальной «Семи сестер» – картелю из семи нефтяных компаний, которые доминировали в мировой нефтехимической промышленности и добыче нефти на Ближнем Востоке с середины 1940-х годов до нефтяного кризиса 1970-х годов.
«Я использую эволюционные алгоритмы для создания искусственных форм жизни, которые было бы почти невозможно спроектировать напрямую». – Джон МакКормак
Маккормак использует процесс, похожий на селекционное разведение, которое развивает эстетические и поведенческие черты. Компьютер способен находить нюансы и сложности, о которых он даже не догадывался. Он действует как творческий партнер, способ сделать невообразимое ощутимым. Его работы – яркий пример кодового искусства.
Колорфилд Маккормака, представленный ниже, представляет собой «эволюционную экосистему цвета». В этой цифровой работе «цветные агенты» пытаются существовать в простой вселенной, создавая цвета, подходящие для их среды. На эту среду влияют другие агенты и цвета, которые они производят.
Колорфилд Джона Маккормака. (Эволюционная программная экосистема).
Цвета входят в сложные циклы обратной связи, представляя развивающуюся палитру меняющихся оттенков. Различные конфигурации возникают на основе стратегий, которые экосистема обнаруживает для сосуществования и взаимозависимости.
В Университете Монаша в Мельбурне, Австралия, Маккормак руководит SensiLab, многопрофильной исследовательской группой, изучающей такие темы, как программируемая материя, интерактивное пространство и творческий искусственный интеллект. Маккормак также написал книгу «Компьютеры и творчество».
НАСА использовало эволюционные алгоритмы для разработки этой антенны. «Это первый раз, когда искусственно созданный объект полетит в космос», – заметил Джейсон Лон, возглавлявший проект по разработке антенн в исследовательском центре NASA Ames Research Center в Силиконовой долине Калифорнии. «Программное обеспечение искусственного интеллекта изучило миллионы потенциальных конструкций антенн, прежде чем выбрать окончательный вариант. Программное обеспечение сделало это намного быстрее, чем мог бы любой человек … благодаря процессу, разработанному Дарвином« выживание сильнейших », самые сильные конструкции выживают, а менее способные. не.”
Ученые начинают использовать эти дарвиновские методы для повышения своего творческого потенциала. Например, биохимические лаборатории в университетах и фармацевтических компаниях используют программы эволюции для разработки новых молекул для использования в фундаментальных исследованиях и медицине. НАСА использовало эволюционный дизайн для создания «усовершенствованной» антенны, которая была более эффективной, чем антенные, созданные человеком.
Даже мозг и тела роботов теперь можно развивать, а не проектировать.
Таким образом, эволюционные алгоритмы – это рецепты, запрограммированные для создания искусства путем имитации процесса эволюции, выборочного «выведения» новых идей и рождения новых форм на протяжении многих поколений.
Что такое искусство алгоритмов? (Также называется кодовым искусством или процедурным искусством)?
IBM 7094 с консолью IBM 7151 (1962 г.) / Творческое использование компьютерной графики А. Майкл Нолл из Bell Labs (1962 г. ).
Алгоритм похож на рецепт. Это пошаговый метод решения проблемы. И это один из фундаментальных строительных блоков информатики.
Компьютеры могут обрабатывать алгоритмы на более высоких скоростях и в большем масштабе, чем человеческий мозг, что позволяет художникам раздвигать границы выражения совершенно новыми способами – от генеративного фрактального искусства до новой иммерсивной геометрии, которая реагирует на звук и движение.
Это также иногда называют искусством кода или процедурным искусством, потому что оно создается компьютером в соответствии с набором процедур, изложенных в коде.
В начале 1960-х исследователи Bell Labs первыми начали использовать компьютеры для творчества. Одним из самых активных исследователей был Майкл Нолл. В 1970 году он призвал к действию: «Нам действительно нужно новое поколение художников-компьютерщиков».
Пример алгоритмического искусства: Брайан Ино
Призыв Нолла вскоре был поддержан такими артистами и музыкантами, как Брайан Ино. В конце девяностых Ино уже использовал алгоритмические принципы для создания композиций.
Приложения для генеративной музыки от композиторов Брайана Ино и Питера Чилверса. Любезно предоставлено GenerativeMusic.com.
«Я всегда хотел привести в движение вещи, которые дадут гораздо больше, чем я предсказывал». – Брайан Ино
Пример генеративного искусства: множество Мандельброта
Рулоф Питерс и Самим Винигер, соучредители Creative.ai, в своем трактате «О демократизации и эскалации творчества» представляют исключительную хронологию вычислительного творчества .
Набор Мандельброта – это математическая формула, которая при визуализации обладает потрясающими эстетическими свойствами. Он выражает повторяющиеся узоры на всех уровнях масштаба – независимо от того, насколько вы увеличиваете или уменьшаете масштаб, вы можете найти одни и те же геометрические узоры, повторяющиеся снова и снова, поэтому он считается фракталом.
Пара объясняет, как в 1979 году Бенуа Мандельброт установил веху, открыв множество Мандельброта.
«Мандельброт был первым, кто использовал компьютерную графику для отображения фрактальных геометрических изображений. Тем самым он смог показать, как с помощью простых правил можно создать визуальную сложность ».
Фракталы оказали глубокое влияние на наше восприятие творчества и машин. Это открытие заставило многих задаться вопросом: «Может ли компьютер / алгоритм быть творческим? »И вдохновил ученых, художников и инженеров на творческие эксперименты.
Бенуа Мандельброт / Mandelbrot Fractal (1979 )
Это событие помогло начать то, что Питерс и Винигер называют революцией кодового искусства, которая продолжается и сегодня.
Программное обеспечение для интерактивного генеративного искусства: Electric Sheep (Скотт Дрейвс)
Скотт Дрейвс – новатор в области программного обеспечения, известный прежде всего созданием Electric Sheep, коллективного разума, состоящего из 450 000 компьютеров и людей, который использует математические и генетические алгоритмы для создания бесконечной абстрактной анимации.
Мы считаем анимированный вывод Electric Sheep одним из лучших фрактальных и алгоритмических произведений искусства.
Ранняя работа Дравеса под названием «Бомба» была одной из первых интерактивных иллюстраций программного обеспечения (1994), а также первой иллюстрацией с открытым исходным кодом.
Программное обеспечение для интерактивного генеративного искусства: ПАНОРАМНОЕ (Фернандо Рамалло)
PANORAMICAL – это новый вид видеоигры, в которой вы обнаруживаете прекрасные моменты.
С самого начала вы погружаетесь в аудиовизуальный мир, который реагирует на ваши движения. Игра позволяет вам исследовать интерактивные генеративные цифровые ландшафты, которые меняются в зависимости от вашего ввода, и отправиться в визуальное и музыкальное приключение.
Вместо того, чтобы управлять аватаром, вы используете игровой контроллер, MIDI-контроллер или комбинацию мыши и клавиатуры, чтобы вместе формировать мир и музыку. Миры алгоритмически объединены; звуковая и визуальная ткань сшивается вместе с кодом.
Сцена из PANORAMICAL, интерактивной игры по генеративному искусству, созданной Фернандо Рамалло и Дэвидом Канагой.
Фернандо Рамалло, создатель игры, объясняет, как связь нескольких сенсорных переменных в игре с вашими действиями лежит в основе опыта:
«При перемещении каждого слайдера одновременно происходит множество вещей – объекты сцены и звуковые петли изменяются одновременно. Например, мы могли бы связать скорость сцены и высоту сэмпла зацикливания, чтобы при ее изменении создавалось ощущение, что звук жестко привязан к скорости сцены. Это слои и слои таких небольших взаимодействий ».
Игра представляет собой захватывающий творческий опыт, охватывающий 18 аудиовизуальных измерений. Через два дня после запуска кто-то даже сделал собственный сенсорный интерфейс и спроецировал его на 53-футовый транспортный контейнер.
Интерактивное генеративное искусство: шелк
Silk – это приложение для генеративного искусства, которое позволяет легко создавать потрясающие дизайны с помощью нескольких движений пальца. Вы можете скачать его в магазине приложений Apple.
Интерактивный характер Silk – отличный пример того, как простые правила, такие как включение симметричного зеркального отражения нарисованных вами линий, могут мгновенно преобразовать базовый ввод в гораздо более сложные, сложные и изощренные формы.
Генеративные инструменты используются не только для создания искусства, архитектуры и музыки. Они также используются для разработки физических продуктов, видеоигр и других предметов, предназначенных для использования в повседневной жизни.
Пример генеративного дизайна: процедурное моделирование
Некоторые организации, которым требуется много творческих ресурсов (например, графики для видеоигр), используют метод, называемый процедурным моделированием, для быстрого генерирования идей, экономии времени и денег.
Крупные студии видеоигр тратят сотни миллионов долларов на разработку одной игры. Это больше, чем у большинства фильмов.
Одна из неоправданно высоких затрат – это активы – вещи, которые вы можете видеть, слышать и взаимодействовать с ними в игре.
На изображении ниже показано, как отдельная сцена в видеоигре может иметь ориентировочную стоимость в 200 000 долларов исключительно за счет объектов, которые вы видите.
Но что, если бы вы могли научить машину параметрам того, как должен выглядеть каждый объект – в здании есть ряд окон, этажей и дверей – и позволить ей выполнять эту тяжелую работу по созданию вариантов? Сможет ли он кодировать искусство и создавать эффективный дизайн, если вы зададите ему правильные спецификации?
Это обещание процедурного моделирования, которое может сэкономить сотни часов утомительной ручной работы. Анастасия Опара, которая ведет класс по этому процессу, показывает пример ниже. Сначала она определяет, как должно выглядеть здание в пределах диапазона, а затем ее компьютер сам генерирует варианты.
Серия самогенерируемых построек по параметрам. Анастасия Опера.
Сначала она думала, что процедурный аспект уберет творческий аспект процесса. Но она была удивлена, обнаружив, что это заставило ее понять, почему что-то хорошо выглядит. Четко определив, как это выглядит для данного объекта, она углубила свое творческое понимание того, как создавать. Процесс понимания и создания значимого процедурного искусства был глубоко творческим актом.
Результат включает в себя всевозможные формы, о которых она никогда не могла бы подумать, а также новые строительные блоки, которые могут вырваться из ее собственного шаблона.
Пример программного обеспечения для генеративного дизайна: AutoDesk
Велосипед, созданный с помощью генеративного дизайна, который уменьшает количество деталей и создает более легкий и прочный корпус.
Инструменты генеративного творчества выходят за рамки искусства в сферу дизайна. Сокращая время между намерением и реализацией, эти инструменты приводят к множеству новых форм, функций и эстетики.
Взгляните на изображение ниже. Стул слева был разработан человеком. Используя программное обеспечение для генеративного проектирования Autodesk, его можно настроить для оптимизации с учетом таких переменных, как меньший вес. Стул справа показывает полностью созданную генеративным способом структуру, которая в 3,5 раза легче, чем человеческая конструкция.
Создание стульев с помощью Autodesk. Установите параметры, а затем наблюдайте, как он создает новые конструкции, соответствующие вашим спецификациям.
Инструменты генеративного творчества уже использовались для создания предметов моды, картин, музыки, стихов, текстов песен, журналистских новостных статей, мебели, изображений и видеоэффектов, промышленного дизайна, комиксов, иллюстраций, архитектуры и многого другого.
«Ловец снов» – это система генеративного дизайна, которая помогает дизайнерам определять свои проблемы дизайна с помощью целей и ограничений. Эта информация используется для синтеза альтернативных проектных решений, отвечающих поставленным целям.
Дизайнеры могут найти компромисс между многими альтернативными подходами и выбрать конструктивные решения для производства.
Процесс использования Ловца снов Autodesk, любезно предоставленного Autodesk.
«Ловец снов» Autodesk позволяет дизайнерам вводить цели проектирования, включая функциональные требования, материалы, метод производства, критерии производительности и ограничения по стоимости. Затем система оценивает и представляет огромное количество проектов, удовлетворяющих требованиям, которые могут быть изменены и доработаны.
GM в сотрудничестве с инструментами генеративного дизайна AutoDesk создал кронштейн сиденья, который был легче, прочнее и объединил несколько частей в один компонент, напечатанный на 3D-принтере.
Как будут выглядеть следующие 100 лет, когда новые инструменты, подобные этим, расширят наш творческий потенциал?
Это невозможно узнать. Но мы уверены, что передовое генеративное программное обеспечение поможет нам создавать новые формы искусства, дизайна и архитектуры в долгосрочной перспективе.
Существует множество инструментов, программ, фреймворков и языков, которые позволяют легко приступить к созданию собственного алгоритмического искусства. Мы перечислили несколько наиболее популярных из них, чтобы помочь вам начать работу.
-
Обработка – Подбор наших сотрудников. Это мощный язык программирования и среда разработки для искусства на основе кода.
-
openFrameworks – популярный набор инструментов C ++ с открытым исходным кодом для генеративного и алгоритмического искусства.
-
Cinder – библиотека C ++ с открытым исходным кодом для творческого кодирования.
-
C4 – iOS-фреймворк с открытым исходным кодом для генеративного искусства.
-
Unity – мощный игровой движок, который может помочь в генерации артов и крупномасштабных инсталляциях.
-
PlayCanvas – совместный движок WebGL, работающий в режиме реального времени.
-
hg_sdf – библиотека GLSL для функций расстояния со знаком.
-
HYPE – набор классов, который выполняет много тяжелой работы с минимальным объемом кода.
-
nannou – фреймворк с открытым исходным кодом для творческого кодирования на Rust.
-
thi.ng – коллекция инструментов проектирования Clojure и ClojureScript с открытым исходным кодом.
-
PixelKit – фреймворк Swift с открытым исходным кодом для живой графики.
-
OPENRNDR – библиотека Kotlin с открытым исходным кодом для генеративного искусства.
-
Phaser – фреймворк HTML5 для игр, использующий Canvas и WebGL.
-
Canvas-sketch – фреймворк HTML5 для генерации иллюстраций в JavaScript и в вашем браузере.
Генеративное искусство может потребовать большой вычислительной мощности для быстрого рендеринга. Итак, мы собрали и сравнили одни из лучших ноутбуков для работы. Наше сравнение сосредоточено на ноутбуках, созданных для машинного обучения, что является аналогичной областью, требующей высокопроизводительных графических процессоров, как и генеративное искусство.
Лучший способ научиться генеративному искусству – попробовать его на себе. Нам нравится руководство Дэниела Шиффмана под названием «Природа кода». Он предоставляет реальные примеры, четкие пошаговые уроки, актуальные отрывки кода и свежие идеи о том, как создать свое собственное генеративное искусство.
Как инструменты генерации меняют то, как мы создаем искусство?
-
Вспомогательные системы творчества делают более доступным широкий спектр творческих навыков. Люди без особых творческих навыков получат новые возможности, расширяя возможности начинающих художников и снижая порог входа для новых работ. Например, такие приложения, как HumOn и Humtap, позволяют музыкантам, не являющимся музыкантами, напевать в свои смартфоны, и быстро создают на их основе песню. Эти и многие другие помощники написания песен, включая Jukedeck, Амперы музыку, Айву, Melodrive, Amadeus кодекс, Алисию, Mubert, Endel и гулкие упрощают создание любого человека, подобно тому, как Instagram открыл фотографию для сотен миллионов не фотографов.
-
Программное обеспечение с открытым исходным кодом позволяет любому, у кого есть подключение к Интернету, бесплатно расширять свой творческий инструментарий. Это означает, что стоимость творчества снижается – это хорошо для всех. Например, openFrameworks – это набор инструментов C ++ с открытым исходным кодом для творческого кодирования, а Magenta – исследовательский проект, посвященный машинному обучению в искусстве и музыке.
-
Наборы данных с открытым исходным кодом предоставляют компьютерным художникам исходный материал, который они могут использовать для создания новых работ или инструментов. Например, набор данных Google Open Images содержит 9 миллионов изображений, которые вручную помечены ограничивающими рамками, аннотирующими каждое изображение в них. Широкий спектр наборов данных с открытым исходным кодом на Kaggle варьируется от тысяч классификаций городских звуков до картин 50 самых влиятельных художников всех времен. Институт искусств Чикаго также выпустил 50 000 изображений с высоким разрешением из своей коллекции.
-
Системы генеративного творчества открывают совершенно новые формы и идеи, о которых мы даже не догадывались. Они открывают совершенно новый мир возможностей, смещая художественный акцент на создание процесса, а не конечного результата. Они вдохновят новое поколение художников, использующих инструменты, чтобы они стали более творческими и уделяли больше времени – используя компьютеры для выполнения работы и создания почти бесконечных вариаций в заданном пространстве решений.
-
Процедурное моделирование снижает стоимость создания изображений, видео, аудио и других ресурсов, необходимых для мультимедиа. Больше времени будет потрачено на определение диапазона возможных результатов, углубление нашего понимания того, что делает что-то прекрасным, и сокращение времени, потраченного на кропотливую работу. Это снизит стоимость и время, необходимое для создания ресурсов для фильмов, видеоигр и других цифровых носителей. Это также вознаградит навыки, которые могут создавать интеллектуальные системы, а не только прекрасные конечные результаты.
-
Инструменты с искусственным интеллектом будут учиться у нас и становиться сотрудниками, предлагая идеи в режиме реального времени, помогая нам поддерживать состояние потока и уменьшая блокировку писателя. Они станут искрой для человеческого творчества, а не простой заменой ему.
-
Общие состязательные сети позволяют машинам узнавать о наборе данных и затем генерировать чрезвычайно реалистичные вариации в аналогичном стиле. Ожидайте, что творческое и творческое использование этой технологии будет расширяться по мере того, как она становится все более популярной.
-
Творческие состязательные сети позволяют машинам привносить новизну в свои результаты и даже узнавать, какие новшества будут полезны с течением времени. Это означает, что скоро мы увидим гораздо больше автономных творческих программ.
-
Эволюционные алгоритмы позволяют кодировать фундаментальные процессы природы в создании искусства, позволяя творческим людям использовать мудрость веков и проявлять ее в новых вдохновляющих проявлениях.
-
Образовательные платформы, такие как YouTube, LinkedIn Learning (ранее Lynda), облегчают освоение новых навыков. Не знаете, как оживить? Просто погуглите, «научитесь анимировать», и вы найдете массу отличных руководств.
-
Поскольку эти тенденции все больше сходятся, они сокращают время приобретения навыков от новичка до эксперта. Это ведет к так называемой «демократизации творчества».
Кто одни из лучших генеративных художников?
Если вы хотите ознакомиться с некоторыми из наиболее популярных художников кода, мы рекомендуем:
-
Джаред Тарбелл (иногда неправильно пишется как Джаред Тарбел)
-
Мэтт Пирсон
-
Майкл Хансмейер
-
Андерс Хофф
-
Марк Дж. Сток
-
Джон МакКормак
-
Брайан Ино
-
Манолоид
-
Кейси Риас
-
Frieder Nake
-
Майкл Нолл
-
Георг Нис
-
Лилиан Шварц
-
Грейс Хертлейн
-
Мюриэл Купер
-
Джон Маэда
-
Бен Фрай
-
Скотт Дрейвс
-
Изображение местозаполнителя для Fernando Ramallo
-
Анастасия Опера
-
Сол Левитт
-
Дэниел Шиффман
-
Лорен Маккарти
-
Джошуа Дэвис
-
Робби Баррат
-
Марио Клингеманн
Как еще называют генеративное искусство?
У этого поля много названий, которые могут сбивать с толку. Иногда это называют искусством кода, алгоритмическим искусством или процедурным искусством. Это также относится к более широкой категории компьютерного искусства (произведения, созданные с помощью компьютера), и иногда его можно рассматривать как автономное искусство (произведения, созданные без вмешательства человека).
Как бы вы это ни называли, нельзя отрицать, что это движение формирует искусство и дизайн.
Как сделать генеративное искусство?
Лучший способ начать создавать генеративное искусство – следовать пошаговому руководству. Мы рекомендуем начать с одного из следующих инструментов: Processing, OpenFrameworks, R или JavaScript (p5.js). Просто погуглите «учебник по генеративному искусству», чтобы найти учебник, который вас вдохновит.
Где научиться генеративному искусству?
Новичкам, желающим изучить генеративное искусство, мы рекомендуем ознакомиться со следующими ресурсами: The Coding Train, Three.js 101, Shaders: A primer и WebGL Tutorials. Эти пошаговые руководства проведут вас через процесс создания собственного алгоритмического искусства.
Могу ли я создавать генеративное искусство без кода?
Вам совсем не обязательно знать код. Попробуйте поискать в Google одного из перечисленных выше производителей генеративного искусства, чтобы начать работу.
Где я могу найти примеры генеративного арт-кода?
Если вы знакомы с программированием, попробуйте поискать в Google несколько примеров «генеративного художественного кода». Такие сайты, как Codepen и другие, часто предоставляют полные пошаговые инструкции. Вы также можете искать в Twitter хэштеги, такие как #GenerativeArt и #GenerativeDesign.
Какой курс или класс по генеративному искусству самый лучший?
Мы находимся в процессе проверки нескольких курсов, чтобы научиться создавать генеративное искусство. Когда мы сами закончим занятия, мы опубликуем для вас руководство, в котором они будут сравниваться.
Какие медиумы вы можете создать с помощью генеративного искусства?
Любая среда, которую вы можете себе представить – краска, иллюстрация, архитектура, поэзия, музыка, рисунок, цифровое искусство, визуализация данных, штриховое искусство и даже танец.
Где я могу купить генеративное искусство?
Рекомендуем попробовать Etsy, Artsy и Society6. У всех есть надежные генеративные произведения искусства на продажу.
Источник записи: aiartists.org
(537 КБ) Автор: Zero
· Версия игры: 1.77
Обновлено: 17.08.2021, 12:11
Опубликовал(а): 2024end
Правила написания и публикации комментариев. За несоблюдение правил — бан!Запрещено:
Сообщения, нарушающие данные правила, будут удалены, а злостные нарушители — лишены возможности добавлять комментарии на сайте! |
| ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Целью этой статьи является объединение информации о самых распространенных атаках с помощью социальной инженерии. Существует множество различных материалов, посвященных теме социальной инженерии, но они в большинстве своем либо имеют вид достаточно крупных произведений, таких как, например, работы Кевина Митника, или наоборот, статей и одиночных вебинаров, фокусирующихся на конкретных аспектах. Вдобавок, многие материалы по теме созданы специалистами для специалистов и имеют достаточно высокий порог вхождения. Статей для новичков, дающих общий обзор современного состояния предмета, мне, увы, на глаза не попадалось. Чтобы закрыть этот пробел и была написана эта статья.
Статья нацелена в первую очередь на людей, начинающих знакомство с темой, например, на студентов первых курсов профильных направлений вузов.
В статье будут разобраны основные атаки с применением социальной инженерии, в первую очередь фишинг и рассылка вредоносных вложений. Будут разобраны методы сбора информации о цели перед атакой, маскировки вредоносных нагрузок, и ряд популярных трюков злоумышленников, повышающих эффективность атак. Основное внимание будет уделено атакам с применением электронной почты, не только для простых одношаговых атак, но и для осуществления сложных, многоходовых операций, которых в наше время становится все больше. Однако, атаки с помощью звонков (вишинг) и личного общения также будут упомянуты, пусть и не так подробно.
«Как это сделано?
Все методы применяются ради достижения цели. Цель злоумышленника – заполучить желаемое, то есть деньги, информацию или контроль над компьютером жертвы. Социальная инженерия, позволяет упростить задачу и сэкономить на усилиях по преодолению средств защиты за счет использования человеческого фактора. Вместо взлома шифрования, которым защищены банковские транзакции, можно убедить человека расстаться с деньгами добровольно. Кража денежных средств – не единственное назначение социальной инженерии, но это отличный пример.
Люди, слабо разбирающиеся в вопросе, могут попасться даже на самые ленивые уловки. Но даже и компании, где учения по противодействию методам социальной инженерии проходят регулярно, могут стать жертвой хорошо подготовленной атаки.
Система не может быть сильнее, чем ее самое слабое звено. Компания может вложить миллионы в закупку средств защиты, но сэкономить на подготовке сотрудников из некоторых отделов, плюс многие сотрудники просто не воспринимают угрозы всерьез. На удивление, в такой ситуации может сработать самоуверенность сотрудников. Они уверены, что именно с ними такого никогда не случится. А оно берет и случается, как правило неожиданно.
В массовом понимании социальная инженерия закрепилась как инструмент малоэффективный и почти всегда сопряженный с простыми атаками. Обычно мы сталкиваемся с атаками, которые производятся извне, из внешней сети, не из домена компании и даже без сбора информации о цели. Проще говоря рассылка в пустоту, наугад.
Это атаки простые в своей реализации и от них просто защититься. Просто не трогать лихо и удалять его, не открывая письмо. Зачастую письма даже не выглядят убедительными, а вся атака заключается в попытке выманить у жертвы деньги. При чтении таких писем бросаются в глаза орфографические ошибки, а сценарии бывают уж совершенно фантастическими. Плюс, спам-фильтры могут просто не пустить такое письмо в почтовую ленту, и проблема решится сама собой, потому что почтовая система не даст клиенту попасться на удочку.
Однако простыми атаками возможности социальной инженерии не ограничиваются, она может быть очень мощным инструментом в руках умелого и целеустремленного злоумышленника и быть лишь одним из множества шагов в составе комплексной атаки на компьютерную систему.
Следующим уровнем является рассылка писем с «полезной нагрузкой», троянами, шифровальщиками и прочими разновидностями ВПО. Эти атаки уже можно считать комплексными. В них можно выделить развитый этап подготовки и реализации атаки. Даже в том случае, когда злоумышленник пользуется готовым ВПО, а не разрабатывает его сам, добиться требуемого эффекта может быть труднее, чем разослать письма и ждать, пока начнут «капать» переводы.
Иногда целью является не похищение денежных средств как таковых, а, например, майнинг крипто-валют или расширение ботнета злоумышленника за счет ресурсов компьютера жертвы. А в особых случаях злоумышленников могут интересовать конкретные файлы. На этом стоит, например, промышленный и политический шпионаж.
Мы разобрали значение термина «социальная инженерия» и познакомились с простейшими атаками. Пришло время познакомиться с более развитыми представителями этого вида. И начнем мы с самого начала, с разведки.
Подготовка
Любая атака начинается со сбора информации об уязвимостях цели. Злоумышленники исследуют сайд-проекты, тестовые ресурсы, поддомены фирм, а на основе собранных данных строят модель инфраструктуры жертвы.
Одним из главных инструментов при атаке с применением социальной инженерии является электронная почта. Отсутствие личного контакта позволяет злоумышленнику с легкостью затеряться среди сотен писем от коллег и автоматической внутренней рассылки. И зачастую сама почтовая система ему в этом помогает.
Плохо настроенные почтовые сервисы допускают работу без авторизации и иногда даже подмену отправителя письма (кража личности). Одним из лучших способов сбора информации о почтовом сервисе жертвы является провокация на ответ. Злоумышленник посылает письмо для уточнения контактов или иной общедоступной информации, а в ответ получает письмо, которое может изучить для поиска уязвимостей. [1]
Иногда в письмах есть особенно приятный бонус – некоторые антивирусы при отправке из защищенной системы подписывают письмо, ставя штамп «проверено антивирусом Х». Это относится и к почтовым системам, и к устройствам. Каждое «отправлено с Эппл через G-mail» помогает злоумышленнику лучше проработать атаку и оптимизировать ее под жертву с конкретным набором используемых продуктов и, следовательно, уязвимостей. [2]
Список для рассылки
После сбора информации о почтовой системе цели необходимо сформировать список адресов, на которые будут разосланы письма. Зачастую список неоднороден и против разных людей используются разные сценарии атак.
Для широковещательной атаки в пустоту можно брать и случайные адреса. Спам про африканских родственников рассылается именно по такой схеме. Для мелкого мошенничества выискивать конкретные адреса не нужно.
Адресные атаки на конкретных людей гораздо эффективнее. Чтобы составить свою базу, не обязательно обходить сайты в поисках плохо лежащих адресов. Достаточно списка всех русскоязычных доменов, которых сейчас насчитывается около пяти миллионов. Потом к названиям доменов добавляется info@, после проверки получившихся адресов получится около 500 тысяч рабочих почт. [1]
Если же злоумышленника интересует конкретная сфера деятельности жертв, можно добавить модификаторы, такие как director, dir, admin, buhgalter, bg, hr и так далее. Под каждый из этих отделов заготавливается отдельное письмо, а после рассылки злоумышленник получит от сотен до тысяч ответов от сотрудников определенной сферы деятельности. [1]
Общедоступные личные адреса сотрудников позволяют понять механизм генерации личных адресов. Зачастую они доступны прямо на сайте компании. Вторым по важности поставщиком разведданных являются социальные сети, в которых уже давно реализован поиск сотрудников по месту работы. [2]
После того как жертва была назначена, а список адресов для рассылки сформирован, остается написать убедительное письмо.
Телефон мой – враг мой.
Отвлечемся на время от почты и вспомним про другие средства связи. Да, можно успешно атаковать и при помощи одних только писем, но применение нескольких каналов связи дает преимущество на всех этапах развития атаки.
В новостях регулярно упоминаются случаи того, как телефонные мошенники выманивают деньги у людей, представляясь сотрудниками банков, силовых структур и иногда даже членами семей своих жертв. Как правило телефонная связь применяется при уже упомянутых простых атаках, нацеленных в первую очередь на кражу денег. Однако, этим полезность телефона для злоумышленника не ограничивается.
С помощью звонков можно собрать данные о цели, в первую очередь о контактных данных и должностях. Также злоумышленники притворяются системными администраторами или сотрудниками техподдержки.
Звонки могут также применяться как средство усиления или подготовки атаки.
В сложных атаках могут встречаться ситуации, когда злоумышленник сначала сообщает жертве о важном письме, которое должно прийти, и даже помогает с установкой ВПО на компьютер под видом легального ПО. При помощи звонков также можно противодействовать организационным мерам защиты уже после обнаружения атаки.
Как пример можно привести реальный случай, произошедший во время учений по безопасности, проводимых «Digital Security». После реагирования специалистов по безопасности на атаку по электронной почте, команда «злоумышленников» от имени тех же специалистов обзвонила работников и передали им указание установить антивирусное ПО из вложения к последнему пришедшему письму. И после звонка разослали еще одну партию писем с вредоносной нагрузкой, но уже с измененным сценарием. [2]
Пока такие случаи относительно редки, однако с все большим развитием цифровой экономики нас неизбежно ждет не только количественный рост, который уже наблюдается, но и качественный. А значит комплексных атак с применением телефонной связи в скором времени может стать намного больше чем сейчас.
Сценарий
Три кита успешной атаки через письмо – корпоративный стиль оформления, личное обращение к адресату и использование подписи.
Существует множество сценариев, и они, в идеале, должны использоваться с оглядкой на должность предполагаемой жертвы. Хотя есть и универсальные заготовки, как правило личные вопросы, например, зарплаты.
Письма маскируют под уведомления об обновлении сервисов, (переход на новые сервисы), внутреннюю рассылку, связанную с рабочими вопросами (внесение правок, проверка результатов работы)
Для магазинов особенно эффективны жалобы и обратная связь по поводу бонусных программ.
Часто злоумышленники используют актуальную тему, которая на слуху у масс. Пример – коронавирус. 2020 год прошел под эгидой спама о вакцинации, QR-кодах, запретах на посещение общественных мест и так далее. [3]
Иногда рассылаются ложные уведомления о регистрации. Просто, но эффективно. В ход также идут сообщения о скидках, подарках, бонусных баллах, лотереях.
Методы маскировки
Теперь поговорим про методы маскировки. Письмо должно выглядеть убедительно не только при прочтении, но и при внимательном рассмотрении. Ничего не должно бросаться в глаза. Очень маловероятно что жертва скачает «pdf» из письма, если он будет иметь расширение «exe».
Иногда администраторы сайтов по недосмотру не включают фильтрацию поля «Имя» в форме регистрации. Вместо имени можно вставить текст и ссылку на вредоносный сайт. В поле email вводится адрес жертвы. После регистрации этому человеку придет письмо от сервиса: «Здравствуйте, уважаемый…», а дальше — текст и ссылка. А само сообщение от сервиса будет отображаться внизу, может быть даже вне поля зрения получателя.
Этот трюк позволяет отправлять мошеннические письма с настоящего адреса техподдержки сайта, со всеми цифровыми подписями, шифрованием и так далее. При этом вся верхняя часть оказывается написанной злоумышленником. Такие письма могут прийти откуда угодно. [1]
Регулярно встречается маскировка вредоносных сайтов под новостные ресурсы. Подготовка не занимает много времени. Создается сайт-одностраничник, который оформляется под новостной ресурс. Потом пишется скрипт, который меняет текст на сайте в зависимости от того, по какой ссылке перешел человек. [1]
Далее производится рассылка по базе, состоящей из адресов и названий компаний. В каждом письме содержится уникальная ссылка на «новостной ресурс» с уникальным идентификатором. Идентификатор привязывается к определенному названию компании. Скрипт на сайте определяет, по какой ссылке пришел посетитель, и показывает в тексте название компании, соответствующее почте из базы. [1]
Зайдя на сайт, сотрудник увидит заголовок и короткую новость с какими-нибудь небылицами, а в ней — ссылка на архив с разоблачительными материалами. А в архиве будет ВПО, скорее всего – троян. [1]
Фактически это лишь небольшое усложнение относительно классического фишинга с упором на платежные формы. Однако механизм именно «новостного сайта» позволяет доставить ВПО прямиком на компьютер жертвы. Также встречаются одностраничники, маскирующиеся под страницы входа в социальные сети и почтовые клиенты, их используют для: кражи личности и/или содержимого страниц и почтовых ящиков. Почти все регистрации в наше время ведутся с подтверждением через электронную почту. Пробежавшись по сохраненной переписке жертвы, злоумышленник почти гарантированно получит выборку логинов с ресурсов привязанных к этому ящику. Далее он может воспользоваться сбросом пароля и получить доступ куда пожелает. Далеко не все сайты перед сбросом пароля требуют ввести код высылаемый по СМС, так что лишиться аккаунтов на всех ресурсах вместе с почтой очень просто. Вдобавок, будто вышеизложенного мало. Украденный почтовый клиент как правило содержит список
Бывает так, что не требуется даже письмо. Для того чтобы заманить людей с какого-нибудь форума или сайта с открытыми комментариями можно не выдумывать заманчивые тексты — достаточно всего лишь отправить им картинку. Изображение ужимается до потери читабельности, а любопытство неизменно заставляет пользователей кликать по картинке, под которой заранее будет спрятана ссылка. Вложения могут иметь любой вид. Архивы и просто файлы, ссылки для скачивания, ссылки на сайты. Под каждый формат есть своя упаковка и свой прием. Бывает так, что под видом вложения присылают ссылку на скачивание, а иконка файла на самом деле лишь вставленная картинка. Просто и эффективно, радует только, что работает это не везде.
Активная фаза атаки
Подготовка не может длиться вечно. Рано или поздно злоумышленники должны реализовать свой план.
Этап реализации и называется активной фазой.
Его можно разбить на три части.
Первая – установление контакта с жертвой, по этому каналу будут разосланы письма с вредоносной нагрузкой. Список адресов, используемый сценарий и вид нагрузки уже утверждены на этапе подготовки.
Вторая – самая важная. Активация нагрузки письма. Атака не продвинется дальше, если письмо не вызовет нужной реакции у жертвы.
Третья – развитие атаки, после прорыва защиты хотя бы на одном компьютере в сети компании злоумышленникам нужно закрепиться и продвинуться дальше и глубже, чтобы в итоге найти свой приз.
Разберем каждую стадию поподробней.
Шаг 1. Контакт.
· Рассылка писем
· Очное общение.
· Звонок
Все три способа могут применяться по очереди, перед тем как дать атаке «зеленый свет» злоумышленники могут выжидать неделями, собирая информацию. Сценарии могут отличаться от жертвы к жертве, при атаке на фирму злоумышленники могут последовательно прощупывать отдел за отделом, расширяя выборку атакуемых рабочих мест и возможных уязвимостей, тем самым повышая свои шансы на успех. Даже одного зараженного компьютера хватит чтобы перейти на следующий этап.
Злоумышленники могут и лично посетить своих клиентов, чтобы провести разведку или оставить пару закладок, которые пригодятся им позже, хотя это встречается гораздо реже.
Шаг 2. Активация вредоносной нагрузки
Нагрузка — содержимое письма, например, архив с ВПО или ссылка на сайт злоумышленника. Если жертва «клюнула», и ввела свои данные в форму на сайте или скачала архив, то нагрузку можно считать успешно сработавшей.
Тут можно выделить два основных сценария. Но они не всегда четко отделены друг от друга. Преступник может преследовать несколько целей одновременно или разные в зависимости от этапа реализации атаки. Например, пытаться украсть личность сотрудника для отправки посылки с ВПО под видом обновления на репозиторий, к которому у его текущей жертвы нет доступа.
Итак, существуют два основных сценария.
-
Переход по ссылкам из писем и ввод личных данных. Таким образом выманиваются аутентификационные данные практически всех типов. Очень часто бывает так что после кражи данных злоумышленники на сдачу крадут и личность жертвы, рассылая спам уже со страниц своих жертв, тем самым значительно повышая его эффективность.
-
Скачивание и запуск вредоносных прикрепленных файлов. Добиться успешного запуска ВПО не так просто, как минимум потому что требуется участие пользователя в запуске. И с каждым кликом вероятность того что жертва будет подыгрывать злоумышленнику падает. Именно поэтому самым популярным видом ВПО по схеме активации является троян, изначально замаскированный под легальное приложение.
Шаг 3. Развитие атаки
С помощью социальной инженерии на компьютер жертвы могут быть доставлены самые разные типы ВПО: Трояны, бэкдоры, руткиты, также на компьютер могут попасть лишь загрузчики, скачивающие основную часть полезной нагрузки из сети.
Социальная инженерия предоставляет лишь канал доставки ВПО, палитра используемых злоумышленниками полезных нагрузок механизмом доставки не регулируется.
Когда целью является похищение важной технической или финансовой информации, злоумышленникам иногда приходится последовательно обыскивать компьютер за компьютером в поисках нужных файлов. Этот процесс можно автоматизировать, но бывает и так что после успешного внедрения вредоносного ПО и его успешной работы злоумышленнику приходится забираться все глубже и глубже в атакованную сеть в поисках своего приза. И, не исключено, что на следующем витке поиска ему снова придется прибегнуть к методам социальной инженерии. Только теперь это будет проще, потому что в его распоряжении окажется настоящая учетная запись сотрудника предприятия и содержимое файлов на захваченном компьютере.
И вот когда «вредоносная нагрузка» успешно доставлена на компьютер пользователя, в полной мере разворачивается «комплексная» составляющая атаки. Зачем бить по одной уязвимости если можно ударить повсюду. Пока атака не обнаружена и не локализована злоумышленник может бесконтрольно совершить практически что угодно внутри защитного периметра компании. Вместе с рассылкой писем может быть организован отказ в обслуживании (DDOS-атака), могут быть активированы уже установленные закладки и установлены новые. Разумеется, лучшая атака, это атака, которую никто не заметил, но, если секретность сохранить не удалось, злоумышленники могут устроить настоящий хаос, чтобы парализовать защиту и скрыть следы своего присутствия.
Успешная атака часто оставляет очень мало следов в пораженных системах, если вообще их оставляет. Так что устранение последствий и поиск путей проникновения в защищаемую систему требуют привлечения целых команд специалистов по расследованию информационных преступлений. [2], [3]
Заключение
Подытожим. Социальная инженерия – мощный инструмент в умелых руках, и в этом вопросе паранойя лучше беспечности.
Первоначальный точечный прорыв даже на единственном компьютере может превратиться в лавину, как только злоумышленник получит доступ во внутренний домен компании. Вместе с письмом можно поймать вредоносное ПО, практически любого уровня сложности и опасности. [2]
Не всегда социальная инженерия применяется против главной цели напрямую. Злоумышленники могут построить многоходовую операцию по достижению цели, используя весь арсенал уловок социальной инженерии и вредоносного ПО, а потом еще и затереть следы своего присутствия в системе.
Недавно появившаяся атака через цепь поставок (печальный случай с компанией SolarWinds) показывает, что злоумышленник может пройти по цепочке с самого низа, со стороны покупателя и добраться до самого верха, до разработчика продукта, а потом уже при помощи возможностей разработчика разослать какие угодно вредоносные посылки всем клиентам жертвы. [3]
С каждым годом количество компьютерных преступлений увеличивается. Копеечный фишинг на актуальную тему (тот же коронавирус) держит уверенное первое место по массовости. И из-за этого многие изощренные схемы с применением социальной инженерии остаются в тени, а потенциальные жертвы остаются в неведении по поводу того, с чем они могут столкнуться. Однако со времен осведомленность растет, и я надеюсь, что эта статья тоже будет полезна в деле повышения осведомленности о том каким опасным и эффективным средством является социальная инженерия.
Источники:
1. «Примеры социальной инженерии»: https://spy-soft.net/social-engineering-examples/
2. Сотрудник–backdoor: современные приёмы социальной инженерии https://www.youtube.com/watch?v=WdaVqgSZDA4&ab_channel=DigitalSecurity
3. https://rt-solar.ru/upload/iblock/7d1/Solar-JSOC-Security-Report_2020_rgb.pdf