Blog

Злодії криптовалют викрали 660 млн доларів цифровими активами за майже 50 атак за перші два місяці 2025 року. Хакери пішли з масовими 2,20 млрд. Дол.

Потерпілі крадіжки криптовалют можуть знайти надію. Професійні послуги з відновлення дали чудові результати. Служба відновлення хакерстентаЗаписний запис показує, що це велика справа, оскільки це означає, що вони вилучили понад 400 млн. Доларів у викрадених криптовалютах у 2025 році, включаючи 45 263 біткойн та 59 833 Ethereum. Їх 87% успішності доводить, що викрадене відновлення криптовалют є більш досяжним, ніж думає більшість людей.

Ми створили цей твір, щоб допомогти вам зрозуміти ваші варіанти відновлення, незалежно від того, ви нещодавно відчували крадіжку чи хочете вжити профілактичних заходів. Ви дізнаєтесь про негайні дії після відкриття крадіжок та як працювати з професійними послугами відновлення. Посібник проводить вас через кожен крок процесу відновлення криптовалют у 2025 році.

Розуміння типів крадіжок криптовалюти

Крадіжка криптовалюти досягла рекордних рівнів у 2024 році. Вкрадені фонди підскочили на 21% до 2,20 млрд. Дол. США порівняно з попереднім роком. Відновлення викраденої криптовалюти вимагає глибокого розуміння того, як діють злочинці.

Загальні вразливості, що експлуатуються хакерами

Приватні ключові порушення складали найбільшу частину (43,8%) крадіжки криптовалют у 2024 році. Північні Кореї хакери викрали 1,34 млрд. Доларів з криптовалют, що становить 61% від загальної крадіжки цього року. Основні нагляди за безпекою, такі як слабкі паролі та неадекватна двофакторна автентифікація, призвели до багатьох атак. Атаки зловмисного програмного забезпечення, такі як Clipper, експлуатують спокійно замінюють копіювані адреси гаманця, тому користувачі надсилають свої кошти прямо на гаманці зловмисників, не усвідомлюючи цього.

Розумні контрактні експлуатації та напади мостів

Злочинці зробили мости Blockchain своєю улюбленою ціллю. Вони вкрали 2 мільярди доларів через 13 різних хак-ланцюгових хаків. Ці мостові атаки становлять 69% усіх викрадених фондів у 2022 році. Смарт -контракт OWASP Top 10 виражає ці життєво важливі вразливості:

• Доступ до контролю доступу, які дозволяють несанкціонованим користувачам змінювати договори
• Ціна маніпуляція з оракул, що впливає на логіку контракту
• Логічні помилки, що спричиняють неправильне розподіл винагород або м'ятку маркера
• Атаки повторного введення, що дозволяють неодноразово змінювати стан

Ронінський міст втратив 615 мільйонів доларів, оскільки зловмисникам потрібен був контроль лише п’ять із дев'яти валідаторів.

Тактика фішингу та соціальної інженерії

Фішинг -афери схвалення коштують жертвам майже 1 мільярд доларів з травня 2021 року. Ці афери працюють інакше, ніж традиційні. Вони обманюють користувачів у підписанні зловмисних операцій з блокчейн, які дають аферистам дозволу витрачати жетони зі своїх гаманців. Зараз злочинці використовують AI для створення реалістичних фальшивих електронних листів, телефонних дзвінків та глибоких витівків, які виглядають справжніми. Вони також використовують такі методи, як фішинг Спір, щоб націлити на конкретних людей, вирівнювання на голосові атаки та проникнення через SMS.

Прочитайте: https://newswatchtv.com/2025/03/19/crypto-recovery-experts-hackerstent-recover-2m-bitcoin-in-2025-heist/

Обміну хаками та інсайдерськими загрозами

Гарячі гаманці на централізованих біржах залишаються вразливими, оскільки вони мають значні активи. Байт -хак у лютому 2025 року, коли злодії брали 1,5 дюйма Ethereum, що робить його найбільшою крадіжкою криптовалют коли -небудь. Зловмисники ввірвалися в сторонній службу і вставили зловмисний JavaScript для маніпулювання транзакціями. Внутрішні загрози також становлять серйозні ризики. Як повідомляється, інсайдер BitGrail не зміг припинити напади, незважаючи на те, як їх запобігти. Рішення творця Sushiswap про ліквідацію акцій спричинило 75% падіння вартості жетонів.

Розуміння цих моделей атаки служить основою для відновлення викраденої криптовалюти та формування більш сильних заходів безпеки.

Негайні кроки після виявлення викраденої криптовалюти

Швидкі дії є життєво важливими, коли ви виявите, що була викрадена криптовалюта. Вкрадені фонди зросли приблизно на 21% за рік до 2,20 млрд. Дол. Ось що вам потрібно зробити відразу після того, як ви виявите, що ваша криптовалюта була викрадена.

Документуйте всі деталі крадіжки

Хороша документація формує основи можливого відновлення. Почніть зі збору всіх деталей транзакцій, включаючи дати, суми та ідентифікатори транзакцій. Збережіть скріншоти відповідної активності blockchain, що показує несанкціоновані перекази. Зверніть увагу на всі адреси гаманця, що беруть участь у крадіжці. Створіть часову шкалу, яка показує, коли і як ви виявили, що є крадіжка. Збережіть будь -яке спілкування з потенційними аферистами або підозрілими сторонами.

Експерти з одужання кажуть, що ці докази є життєво важливими для:

• Судовий провадження або арбітраж
• Цілі податкової документації
• Підтримка претензій на біржах та органах влади

Звіт до відповідних органів

Ваші шанси на відновлення покращуються, коли ви швидко подаєте звіти з відповідними агенціями. Це також допомагає запобігти майбутнім жертвам:

1. Центр скарг на злочин (IC3): Надішліть звіт в IC3.gov – процес займає близько п’яти хвилин. Переконайтесь, що входять адреси криптовалют, кількість, хеші транзакцій та часові позначки для транзакцій криптовалют.
2. Правоохоронні органи: Створіть офіційний запис, подавши звіт до місцевої поліції. Національна гаряча лінія шахрайства для старших (833-372-8311) може допомогти жертвам у віці 60+ файлів.
3. Регулюючі органи: SEC, CFTC та FTC потребують звітів, особливо якщо обмін може бути винною.

Зверніться до обміну та постачальників гаманців

Ви повинні повідомити всі відповідні платформи про крадіжку відразу:

Зверніться до свого постачальника гаманця та будь -яких обмінів, де у вас є рахунки. Дайте їм детальну інформацію про несанкціоновані транзакції, включаючи адреси Blockchain Wallet, де були передані кошти.

Попросіть їх:

• Заморожуйте підозрілі гаманці
• Монітор для вхідних транзакцій
• Прапор і слідкуйте за викраденими коштами
• Захопити кошти, якщо вони досягнуть

Крім того, це допомагає негайно звітувати про обміни, якщо ви бачите викрадені кошти, що переходять на їх платформи. Ці біржі можуть допомогти відстежувати особу шахрайства або заморозити активи, перш ніж вони перетвориться на фіатну валюту.

Зауважте, що відновлення може бути складним, але швидка дія дає вам найкращі шанси. Тримайтеся подалі від послуг з відновлення криптовалют, які обіцяють гарантовані результати, особливо коли вам доведеться сплачувати попередні збори.

Зробіть методи для відновлення викраденої криптовалюти

Technology Blockchain надає жертвам крадіжок для відновлення своїх активів самостійно, на відміну від традиційних фінансових систем. Професійні послуги отримують кращі результати, але ці методи самодопомоги можуть допомогти відразу після крадіжки.

Використання дослідників blockchain для відстеження транзакцій

Дослідники Blockchain допомагають простежити викрадені активи, слідуючи за цифровим грошовим слідом. Публічні блокчейни постійно записують кожну транзакцію криптовалют. Це створює постійний запис, який робить можливим відстеження. Ви можете почати з пошуку ідентифікатора транзакції ваших викрадених коштів. Такі інструменти, як Etherscan, дозволяють відстежувати рухи між адресами гаманця систематично. Те, як переміщуються кошти, часто показують групи гаманців або обмінні депозити – важлива інформація, яка може допомогти вам повернути гроші.

Найняти тут експерта з відновлення криптовалют: info@hackerstent.com.

Професійні послуги з відновлення та юридичні варіанти

Професійні послуги можуть бути вашою останньою надією відновити викрадену криптовалюту, коли методи самостійно не працюють. Ваша здатність виявити законні послуги може змінити значення між поверненням коштів та втратою більше грошей.

Розуміння структур плати за послуги відновлення

Плата за послуги змінюється на основі того, наскільки складна ваша справа. Законні послуги зазвичай стягують:

• Плата за надзвичайні ситуації між 5-25% стягнутих коштів (доступна попередня плата).
• Погодинні ставки з узгодженими обмеженнями.
• Бонуси за успіх із нижчими погодинними тарифами.

Поважні фірми встановлюють мінімальні збори на рівні близько 20 000 доларів, незалежно від того, скільки вони стягували. Незважаючи на це, послуги з відновлення паролів можуть зайняти 20% відновлених жетонів лише після успішного відновлення.

Юридичні рамки для відновлення криптовалют у 2025 році

Зараз суди часто визнають криптовалюту як власність, що відкриває більше юридичних варіантів. Так, жертвам можливо:

• Подайте цивільні справи проти ідентифікованих злодіїв
• Приєднуйтесь до позовів про заняття з іншими жертвами
• Використовуйте токенізовані замовлення на заморожування через NFT Airdrops у деяких юрисдикціях

Звичайно, безкордонна природа криптовалюти створює основні проблеми юрисдикції. Суди почали видавати накази Норвіч Фармакальних наказів, які змушують біржі виявляти інформацію про власника гаманця.

Служби відновлення Hackerstent

Початок послуг відновлення за допомогою Служби відновлення Hackerstent є просто:

• Відвідайте їх веб -сайт – Відвідайте до www.hackerstent.com.
• Надішліть детальний звіт – Поділіться повною інформацією про втрати криптовалюти, включаючи адреси гаманця та ідентифікатори транзакцій.
• Початкова консультація – Агент обговорює вашу справу та пояснює можливі підходи до відновлення.
• Поділитися необхідною інформацією – Надати додаткові дані, необхідні для розслідування.
• Період оцінки – Експерти займає близько 48 годин, щоб оцінити вашу справу.
• Процес відновлення – Команда починає працювати, якщо відновлення виглядає можливим і постійно оновлює вас.
• Пошук фонду – Відновлені кошти перевозять у обраний гаманець.

Висновок

Крадіжка криптовалют залишається серйозною загрозою, але варіанти відновлення покращилися на багато до 2025 року. Служби відновлення Hackerstent Зараз досягає успіху більше 87% часу. Правоохоронні органи також покращилися в боротьбі з цифровими злочинами активів.

Швидкі дії мають вирішальне значення після пошуку викраденої криптовалюти. Вам потрібна належна документація, негайна звітність та ретельне відстеження провідника блокчейн, щоб створити сильний випадок відновлення. Крім того, криптовалюти – це чудовий спосіб отримати підтримку разом з офіційними каналами відновлення.

Зараз суди часто визнають цифрові активи як законну власність, а юридичний захист для криптовалютних інвесторів продовжує зростати. Незважаючи на деякі перешкоди, взаємовигідні союзи між правоохоронними органами, обмінами та службами відновлення виявляють велику обіцянку повернути викрадені кошти.

Профілактика найкраще працює проти крадіжок криптовалют. Аудит безпеки, стійкі методи аутентифікації та ретельні перевірки транзакцій захищають ваші цифрові активи від крадіжок. Шанси повернути свою криптовалюту залежать від того, наскільки швидко і рішуче ви дієте, коли трапляється крадіжка.

Служба відновлення хакерстента

Веб -сайт: www.hackerstent.com 

Електронна пошта: info@hackerstent.com | hackerstentservices@gmail.com

WhatsApp: +44 7956 832412

Коли підприємства збирають та аналізують величезну кількість даних для персоналізації досвіду та вдосконалення операцій, потреба в надійних заходах з кібербезпеки ніколи не була більшою. Однак, чим більше накопичуються організації даних, тим більша їх вразливість до кіберзагроз, шахрайства та порушень даних.

Як фінансові ризики та регуляторний тиск, компанії повинні приймати проактивні стратегії безпеки для захисту своїх цифрових середовищ. Щоб протистояти цьому питанню, фахівці з питань галузі Сайсуманський спів перебувають на передньому плані розробки виявлення шахрайства, керованого AI та рамки безпеки блокчейн, допомагаючи підприємствам захистити конфіденційну інформацію та підтримують довіру.

Виявлення шахрайства, що працює на AI: посилення фінансової безпеки

Фінансове шахрайство стає все більш досконалим, кіберзлочинці використовують тактику, керовану AI, для обходу традиційних заходів безпеки. Однак багато фінансових установ все ще покладаються на застарілі моделі виявлення шахрайства, що робить їх легкими цілями для розширених загроз.

Сучасні системи запобігання шахрайству зараз використовують глибоке навчання підкріплення, що дозволяє моделям постійно вдосконалювати свою точність шляхом аналізу масових наборів даних транзакцій у режимі реального часу. Ці системи AI виявляють складні схеми шахрайства, зменшують помилкові позитиви та запобігають фінансовим втратам, виявляючи заходи з високим ризиком до того, як вони посилюються. Цей адаптивний, самозакоханий підхід до виявлення загрози набагато спритніший, ніж статичні системи минулого.

Щоб не відставати від зростаючої шкали та складності кібератак, експерт з кібербезпеки Saisuman Singamsetty розробив моніторинг у реальному часі та адаптивні рамки безпеки для фінансових установ. Його експертиза в прогнозованій аналітиці дозволяє підприємствам на ранніх стадіях виявляти шахрайські поведінки та впроваджувати активні контрзаходи. Інтегруючи алгоритми машинного навчання, здатні розпізнати складні схеми шахрайства, він допомагає формувати наступне покоління рішень щодо запобігання шахрайству.

Безпека, що підтримує блокчейн, для цілісності даних

Запобігання шахрайству є лише частиною виклику кібербезпеки. Забезпечення цілісності даних однаково критичним. Коли кіберзагрози стають все більш досконалими, організації повинні впроваджувати технології, що захищають конфіденційні дані від фальсифікації та несанкціонованого доступу. Blockchain став ключовим рішенням. Він пропонує децентралізовані рамки безпеки, захищені від підробки, які підвищують прозорість та довіру.

Одним з найбільш новаторських відкриттів є інтеграція федерального навчання за допомогою технології blockchain. У цій інновації Saisuman Singamsetty розробив орієнтовані на конфіденційність рамки AI, які дозволяють пристроям, такими як розумні датчики та носіння, сприяти спільному інтелектуальному моделі без розкриття конфіденційних даних. Поєднуючи перевірку ідентичності blockchain із безпечними методами навчання AI, його рішення допомагають організаціям безпечно співпрацювати в мережах. В іншому прориві він представив систему, яка відстежує та перевіряє кожен внесок у спільну модель ШІ в режимі реального часу, зниження ризику, підвищення довіри та підвищення продуктивності порівняно з традиційними моделями. Ці інновації встановлюють нові стандарти для безпечної масштабної співпраці даних.

Це сприяло розробці блокчейн-рамок безпеки, зміцненню цілісності даних та кібер-стійкості. Його робота в навчанні на основі блокчейна призвела до захисних моделей безпеки, які забезпечують захист співпраці AI без шкоди для конфіденційності.

Незважаючи на свої переваги, Blockchain Security також представляє проблеми. Компанії повинні орієнтуватися на регуляторні рамки, що розвиваються, забезпечувати сумісність системи та вирішити проблеми масштабованості. Saisuman Singamsetty сприяв допомагати бізнесу інтегрувати Blockchain Solutions, які врівноважують інновації з дотриманням, гарантуючи, що компанії можуть максимізувати потенціал blockchain, одночасно зменшуючи операційні ризики. Його вказівки щодо узгодження розгортання блокчейн із стандартами управління даними та законами про конфіденційність є вирішальним для організацій, які прагнуть безпечно прийняти цю технологію.

До 2025 року очікується, що понад 75 відсотків підприємств приймуть моделі безпеки на основі блокчейна, згідно з прогнозом Gartner 2024 року. Цей зсув відображає зростаючу залежність від технології blockchain для забезпечення конфіденційних даних та мінімізації ризиків, пов'язаних з централізованими системами зберігання.

Етичне управління AI: Наступний крок у кібербезпеці

Однією з найбільших проблем управління ШІ є упередженість у моделях машинного навчання. Оскільки системи AI навчаються з історичних даних, вони можуть успадкувати та посилити попередні упередження, що призводить до неточних оцінок шахрайства та невиправданих транзакцій. Це питання особливо стосується виявлення шахрайства та перевірки ідентичності, де хибні моделі AI можуть неправильно позначити законних користувачів як загрози або заперечувати послуги певним групам. Забезпечення того, що рішення AI справедливі та пояснені стали настільки ж важливими, як і їх точність.

Saisuman Singamsetty працював над усуненням упереджених ШІ, розвиваючи етичні рамки AI, які надають пріоритет справедливості, прозорості та недискримінаційного прийняття рішень. Його моделі зосереджені на інтелекті в режимі реального часу, витягнутого з поточних моделей поведінки, а не на надмірно покладених на застарілі або упереджені набори даних, забезпечення виявлення шахрайства залишається точним та справедливим. Постійно аудуючи результати AI та включивши петлі зворотного зв'язку для вдосконалення, ці рамки допомагають організаціям уникнути підводних каменів упереджених алгоритмів. Насправді Singamsetty виступає за AI безпеки, яка не лише захищає загрози, але й справедливо ставиться до всіх користувачів, що є критичним компонентом для підтримки довіри клієнтів до цифрових послуг.

До 2030 року прогнозується, що ринок кібербезпеки, орієнтований на AI, зросте до 133 мільярдів доларів, керованих інноваціями в аутентифікації в режимі реального часу, біометрики поведінки та моделей безпеки нульового догляду. В епоху GDPR та інших законів про захист даних, демонстрація етичної практики ШІ стала бізнес -імперативом. Компанії, які приймають відповідальне управління AI, не тільки підвищують свою безпеку, але й посилить довіру клієнтів та дотримання регуляторних норм.

Безпека AI повинна вийти за рамки просто реагувати на погрози. Він повинен бути саморегулюючим, постійно розвивається та активно пом'якшуючи ризики. Хоча AI є найважливішим інструментом цифрової безпеки, він не може працювати ізольовано. Підприємства повинні інтегрувати людський нагляд, етичні рамки та дотримання регуляторів для забезпечення кібербезпеки, керованої AI, залишаються як ефективними, так і відповідальними.

Шлях вперед для безпеки

Оскільки кіберзагрози продовжують розвиватися та посилювати, організації повинні прийняти рішення безпеки, що працюють на AI, щоб залишатися вперед. Системи виявлення шахрайства, рамки безпеки блокчейн та етичне управління AI переробляють майбутнє кібербезпеки. Однак успіх цих технологій залежить від того, наскільки добре вони реалізуються, вдосконалюються та контролюються з часом.

Безпека, орієнтована на AI, забезпечує неперевершену швидкість та точність при виявленні кіберзагроз, тоді як Blockchain забезпечує захист даних, захищених від підробки. Однак підприємства також повинні вирішити масштабованість, регулювання та етичні міркування, щоб максимізувати їх переваги.

Такі лідери галузі, як Saisuman Singamsetty, допомагають формувати майбутнє цифрової безпеки, розробляючи інструменти запобігання шахрайству наступного покоління, стратегії безпеки блокчейна та етичні рамки управління AI. У міру просування цих технологій компанії повинні брати на себе відповідальність за те, щоб вони використовувались етично, ефективно та відповідно до глобальних норм.

Організації, які сьогодні інвестують у безпеку, орієнтовану на AI, будуть добре розташовані для орієнтації на складності цифрового світу. Ті, хто затримує ризик відставання у дедалі більш високому ландшафті кібербезпеки.

Проблема зрозуміла: підприємства повинні приймати рішення щодо безпеки AI відповідально, вдосконалювати політику управління та підтримувати прозорість, щоб забезпечити довгострокову цифрову стійкість та довіру. Отримавши інновації, дотримуючись етики та дотримання, компанії можуть захистити свої цифрові ідентичності та справжність в епоху, коли обидва постійно перебувають під загрозою.

Американське агентство з питань безпеки кібербезпеки та інфраструктури (CISA) закликає організації та осіб вживати запобіжних заходів на тлі занепокоєння щодо потенційного компромісу, що включає спадщину хмарного середовища Oracle.

У сповіщеннях, опублікованому в середу, CISA визнала постійні повідомлення про підозрілі активності, орієнтовані на клієнтів Oracle. Незважаючи на те, що повний обсяг загрози залишається незрозумілим, агентство позначило кілька ризиків, особливо навколо розкритих або повторно використаних облікових даних.

Керівництво CISA підкреслює небезпеку облікових матеріалів – таких як імена користувачів, паролі, жетони аутентифікації та клавіші шифрування – вбудовані в сценарії, інструменти автоматизації або інфраструктурні шаблони. Якщо компрометувати, ці повноваження можуть надати довгостроковий доступ до зловмисників і їх часто важко виявити.

Агентство радить організаціям зробити кілька ключових кроків:

• Скиньте паролі для користувачів, які, можливо, зазнали впливу, особливо там, де облікові дані не керуються через централізовані системи ідентичності.
• Перегляньте та оновлюйте будь -які файли сценаріїв, коду або конфігурації, які можуть містити жорсткі дані, замінюючи їх захищеними методами аутентифікації.
• Контролюйте журнали аутентифікації на будь -яку незвичну діяльність, з додатковою увагою на облікових записах з адміністративними або підвищеними привілеями.
• Забезпечте фішинстійну багатофакторну автентифікацію як для облікових записів користувачів, так і для адміністратора, де це можливо.

Цей консультаційний консультації слідкує за претензіями, поданими протягом останніх тижнів про масштабне порушення, що передбачає до 6 мільйонів записів та 140 000 оракуючих оркад. Дослідники Cloudsek вказали на вразливість в системі Login Oracle Cloud, тоді як SpiderLabs Trust Wive SpiderLabs заявила, що його аналіз набору даних підтримує ці претензії на порушення.

Oracle публічно заперечував будь -який компроміс своєї хмарної інфраструктури Oracle (OCI) і стверджує, що дані клієнтів не впливали. Незважаючи на ці відмови, компанія не випустила офіційних рекомендацій чи громадських консультацій, що окреслила наступні кроки для клієнтів. Фахівці з безпеки кажуть, що Oracle спілкувався з деякими клієнтами приватно, але в основному мовчав у публічному доступі.

“Не було порушення Oracle Cloud (OCI)”, – прес -секретар Oracle повторював занурення в кібербезпеку на початку цього місяця, додавши, що розповсюдження облікових даних не пов'язані з OCI.

Незважаючи на це, уже подані два судові позови – один проти Oracle Health в Міссурі, а інший проти корпорації Oracle в Техасі.

Деякі галузеві групи закликають до більшої відкритості від Oracle. Еррол Вайс, головний директор з питань безпеки Центру обміну та аналізу охорони здоров'я, сказав, що Oracle ще не відповів на запрошення на взаємодію з членами групи. “Ми розчаровані відсутністю прозорості від Oracle”, – сказав він.

Джонатан Брейлі, директор з питань розвідки про загрозу в IT-ISAC, заявив, що консультація CISA пропонує певний напрямок, поки зацікавлені сторони продовжують чекати більш детальної інформації. “Консультативність корисна тим, що ми маємо надійний звіт, яким ми можемо поділитися, хоча, схоже, CISA зайняла активну позицію пом'якшення” потенційний несанкціонований доступ “, оскільки ми всі чекаємо деталей від Oracle”, – сказав він.

Наразі експерти з безпеки продовжують контролювати ситуацію, закликаючи Oracle забезпечити подальшу чіткість своїм клієнтам та широкій спільноті кібербезпеки.

(Фото від Unsplash)

Див. Також: Oracle Cloud заперечує порушення, оскільки хакер пропонує 6 мільйонів записів на продаж

Хочете дізнатися більше про кібербезпеку та хмару від лідерів галузі? Ознайомтеся з Cyber ​​Security & Cloud Expo, що проходить в Амстердамі, Каліфорнії та Лондоні.

Вивчіть інші майбутні події технологій підприємства та вебінари, що працюють від Techforge тут.

China Daily офіційно запустив китайську культуру (https://culturepedia.chinadaily.com.cn), платформи знань з англомовами, присвячену просуванню китайської культури та покращення глобального розуміння Китаю 21 квітня.

Керуючись баченням декодування культурної ДНК, з'єднуючих світових цивілізацій, китайська культурапедія-це всебічна, багатофункціональна онлайн-платформа, присвячена демонстрації багатства китайської цивілізації, посилення глобального охоплення китайської культури та сприяння змістовному міжкультурному діалозі.

Побудована з величезної медіа-екосистеми в Китаї та наділений повноваженнями Big Data та AI Technologies, платформа перебирає понад 40 років англомовної журналістики. Особливо вона спирається на багату колекцію культурного змісту-артикулів, зображень та відео-для демонстрації сутності та духу китайської цивілізації в динамічній, енциклопедичній форматі.

Китайська Культурапедія інтегрує знання, інтерактивність та захоплюючий досвід, пропонуючи користувачам цілий ряд практичних функцій, таких як прогресивний пошук, Q&A, що працюють на AI, Trending Words, Saving One Click та легкий обмін.

Китайська CulturePedia підтримує доступ до пристрою, з чуйним дизайном, який адаптується до різних розмірів екрану для оптимального досвіду користувачів.

Готові зануритися в серце китайської цивілізації? Лише одним клацанням ви можете розблокувати століття культури, досліджувати позачасові традиції та приєднатися до змістовних розмов. Почніть свою подорож зараз!

Світ постійно розвивається з даними, і разом із ним успіх реклами, керованого даними, більше не визначається лише видимістю, він визначається вимірним впливом. Кампанії оцінюються не лише за враженнями, а за конверсіями, вартістю життя клієнтів та поверненням до витрат на рекламу. По мірі розвитку цифрових каналів маркетологи використовують передову аналітику для керування кожним рішенням, від творчого напрямку до розподілу бюджету, перетворення реклами в точну дисципліну, орієнтовану на продуктивність.

“Багато в чому реклама стала наукою про дані”, – говорить Вішал Джайнa Старший член IEEE та експерт з фінансового моделювання, робота якого сидить на перетині аналітики, оцінки та цифрових показників. “Креатив все ще має значення, але без цифр ти летиш сліпо”.

Продуктивність над марнославством: метричний макіяж

Історично маркетологи спиралися на показники, такі як враження та тарифи, щоб розповісти історію кампанії. Але з підвищенням тиску з боку виконавчих команд продемонструвати прибуток від інвестицій, ці статистики на поверхневому рівні вже недостатньо.

Сьогоднішні рекламодавці пов'язують свою роботу з результатами бізнесу, вартості придбання клієнтів (CAC), вартості життя клієнтів (CLV) та поверненням витрат на рекламу (ROAS). Зміна відображає більш широку трансформацію в тому, як структуруються та оцінюються маркетингові команди. “Ми бачимо, що фінансова лінза застосовується до творчої стратегії”, – пояснює Джайн. “Справа не лише в тому, що бачили люди, це про те, що вони зробили, і що це означало для суті”.

Ця зміна особливо очевидна в маркетингу продуктивності, де бренди оптимізують для результатів на основі конверсії, а також в електронній комерції, де майже кожна взаємодія відстежується.

Петлі зворотного зв'язку в режимі реального часу: Коли кожен клацання рахується

Завдяки цифровим платформам та інструментам реклами, рекламодавці сьогодні мають безпрецедентний доступ до ефективності кампанії в режимі реального часу. Вони можуть перевірити творчі реклами, замінювати заклики до дії та перерозподіляти бюджет, а в той час як кампанія проводиться в прямому ефірі.

Ця спритність залежить від інфраструктури даних, яка є гнучкою та надійною. Зараз кампанії побудовані з урахуванням петлі зворотного зв'язку – використовуючи інформаційні панелі, прогнозні моделі та автоматизовані сповіщення про допомогу маркетологам реагувати на сигнали взаємодії, як вони відбуваються. “Здатність діяти за даними в режимі реального часу відокремлює хороші кампанії від чудових”, – каже Джайн. “Тут живе справжня рентабельність інвестицій-в мить до налагоджених коригувань, а не лише звітів після кампанії”.

Роль AI в рекламній аналітиці

Штучний інтелект додає ще один шар до того, як рекламодавці підходять до даних. Від програмного покупки оголошень до прогнозного націлювання та творчого тестування, машинне навчання допомагає маркетологам масштабувати розуміння та автоматизувати рішення.

Як судити Для нагород Globee Awards у штучному інтелекті Джайн переглянув десятки маркетингових платформ, що працюють на AI. Він зазначає, що хоча інструменти вражають, людська інтерпретація все ще є важливою. “AI може помітити закономірності, але контекст все ще має значення. Найкращі результати виникають, коли ви поєднуєте алгоритми з людським розумінням та стратегічним мисленням”.

Прогнозування, а не просто звітування

Майбутнє рекламної аналітики не просто полягає в вимірюванні, воно полягає в прогнозуванні. Рекламодавці починають інтегрувати показники продуктивності в більш широкі бізнес -моделі, допомагаючи фінансовим директорам та керівникам зрозуміти не лише те, що досягла кампанія, але і те, що вона може створити в попередніх кварталах.

У науковому паперовий під назвою Архітектури даних, що стосуються хмар, для інтеграції Salesforce Опубліковано в Журнал обчислювального аналізу та додатківДжайн досліджував архітектури даних, що стосуються хмар, для інтеграції Salesforce, підкреслюючи, як можна використовувати машинне навчання та спритні методології для побудови масштабованих, інтелектуальних систем. Ці розуміння все більше стосуються рекламних команд, які покладаються на такі платформи, як Salesforce для автоматизації кампанії, відстеження мандрівки клієнтів та вимірювання рентабельності інвестицій. Оптимізуючи потік даних та ввімкнувши аналітику в режимі реального часу, ці архітектури дозволяють вийти за межі статичних інформаційних панелей та до адаптивних моделей прогнозування, які постійно навчаються та розвиваються.

“Якщо маркетинг володіє більшою частиною головоломки доходу”, – пояснює Джайн, – тоді він повинен діяти як стратегічна функція. Це означає бути прогнозним, а не просто реактивним “.

Оскільки реклама стає складнішою, інженерія даних вже не викликає занепокоєння – це стратегічна перевага. Від керівних творчих рішень до перевірки розподілу бюджету, аналіз даних формує кожен шар сучасної реклами, від короткого до залу засідань.

“Дані не замінюють творчість”, – додає Джайн. “Це розширює можливості. Бренди, які розуміють це, – це виграш сьогодні, і ті, які будуть продовжувати перемогу завтра”.

Технологічні компанії, як Apple, Google та META, хочуть, щоб розумні та AR окуляри стали такими ж всюдисущими та важливими, як смартфони. Витягування цього буде викликом, але припустимо, що вони можуть. Якщо найбільші технологічні бренди купують і йдуть на війну за розумні окуляри, це буде набагато більше веселий Технічна битва дивитися, ніж будь -який інший.

Марк Гурман Bloomberg повідомляє, що генеральний директор Apple Тім Кук хоче зробити окуляри Apple AR “головним пріоритетом”, щоб вони могли перемогти Мета до удару. Apple зосередиться спочатку на неголографічних «окулярах з камерами та мікрофонами», щоб кинути виклик Meta Ray-Bans у короткостроковій перспективі, а потім перенести свою увагу на справжню змішану реальність.

© 2025 Benzinga.com. Бензінга не надає інвестиційних порад. Усі права захищені.

Це гостьова публікація для комп'ютерної щотижневої мережі розробників, написаної Томас Леві у ролі старшого директора AI та ML в Агітофт.

Agiloft є налаштованою, платформою автоматизації бізнес-процесів без коду, відомою своїми рішеннями управління життєвим циклом контракту (CLM). Розроблений для упорядкування та автоматизації складних робочих процесів, Agiloft дозволяє організаціям керувати контрактами, юридичними процесами, столами обслуговування та іншими бізнес -операціями з мінімальним технічним втручанням.

Як пояснив Енді ПатріціоCLM – це систематичний підхід до управління діловим договором на кожному етапі. CLM поєднує технологічні та бізнес -процеси для впорядкування та автоматизації завдань, включаючи складання, переговори, закупівлі, виконання, моніторинг та поновлення контрактів.

Леві пише повністю так …

Критичність компаній, що керують ризиком в умовах геополітичних, регуляторних чи економічних коливань, ніколи не була більш гострою. Вживання безмежного інтелекту договорів може допомогти підприємствам зрозуміти, хто несе відповідальність, хто несе відповідальність, хто збирається робити що і якою вартістю. Я б стверджував, що наявність цієї інформації під рукою – це найбільша сила технології управління життєвим циклом контракту (CLM). Наявність єдиного рішення для управління кожним зобов'язанням на дотику кнопки, що використовує AI, – це справжнє стратегічне значення CLM, крім того, що просто керує операційною ефективністю договорів обробки.

Для CLM як великі мовні моделі (LLMS), так і мало мовні моделі (SLM) пропонують цінні можливості. Вибір між ними або поєднання їх залежить від складності завдання та бажаної роботи. Незважаючи на те, що LLM часто використовуються через їх великі параметри, деякі завдання в процесі перегляду контракту повторюються та прості та можуть обробляти SLM.

Візьміть автоматичну ідентифікацію та вилучення стандартних контрактних застережень, таких як “розірвання”, “відшкодування збитків” або “умови оплати”. Повна потужність LLM не завжди потрібна для цих завдань. Спеціалізований SLM, навчений спеціально для таких пунктів, може Виконайте ці завдання швидше і за меншими витратами.

SLM для CLM

Наприклад, ви можете використовувати SLM, навчений для виявлення та вилучення всіх пунктів, пов’язаних із «відповідальністю виключно»… і коли вони подали договір, SLM швидко знайде всі відповідні екземпляри, заощаджуючи час та ресурси під час процесу перегляду.

Аналогічно, SLM може бути навчений для отримання даних за всіма графіками платежів та термінами. При застосуванні до набору контрактів цей SLM послідовно та точно витягував відповідні дати та фінансову інформацію, автоматизуючи завдання, яке часто стомлює та схильні до помилок, якщо виконати вручну.

Гібридний підхід – використання SLM для звичайних завдань та резервування LLM для більш складних – часто може забезпечити солодке місце для оптимізації продуктивності, забезпечуючи точність та швидкість, контролюючи експлуатаційні витрати. Подумайте про це: SLM міг би вирішити початковий показ договорів, визначення стандартних пропозицій та позначення потенційних проблем. Тим часом, LLM може забезпечити поглиблений аналіз складних юридичних формулювань або складання договірних положень.

Розумна маршрутизація

Інтелектуальна маршрутизація може підтримувати реалізацію гібридної стратегії, але вашій системі AI повинна точно розрізнити складність даного завдання та направити її на найкращу модель. Маршрутизація може зводиться до різних факторів, включаючи тип договору

(наприклад, закупівлі, продажі, юридичні) або тип застереження, що аналізується. Наприклад, договір, пов’язаний з інтелектуальною власністю, може бути направлений на спеціалізований LLM, який навчається в угодах про патентне законодавство та ліцензування, тоді як стандартна угода про нерозголошення може бути повністю оброблена набору SLMS.

Рішення між LLM та SLM не завжди повинно зводиться до вибору одного над іншим, а як стратегічне розгортання ресурсів на основі конкретних потреб завдання. [As has been discussed at length already, we know that] LLMS перевершує складні міркування та завдання, які потребують широких знань, як тлумачення правових прецедентів або складання нюансових пунктів. З іншого боку, SLM ідеально підходять для повторюваних дій, таких як видобуток даних та визначення стандартних пропозицій. Ретельний експеримент та порівняльний аналіз пройдуть довгий шлях у визначенні, яка модель або комбінація моделей підходить для ваших потреб CLM.

Однією з важливих переваг SLM є їх розмір. Вони значно швидше тренуються, потребують меншої кількості обчислювальних ресурсів і, як правило, більш економічно. Це робить їх ідеальними для локальних або приватних хмарних середовищ, де безпека та контроль даних є першочерговими. За його словами, немає причин, які SLM повинні бути обмежені цим середовищем.

Вплив на навколишнє середовище мовних моделей є ще одним важливим фактором. Хоча SLM, як правило, демонструють менший слід вуглецю, загальна стійкість їх розгортання залежить від таких факторів, як споживання енергії, пов'язане з навчанням та розгортанням. Якщо для повтолу функціональності одного LLM потрібно багато SLM, екологічні переваги зменшуються.

SLM також не без властивих обмежень. Їх ефективність може погіршитися, зіткнувшись із завданнями, які значно відхиляються від своїх навчальних даних і можуть бути сприйнятливими до упереджень. Тому важливо суворо оцінювати та перевірити їх Виконання для забезпечення їх надійності та точності.

Спеціалізовані набори даних

Томас Леві, старший директор AI & ML в Agiloft.

Поява LLM-специфічного домену вводить ще один шар складності. Ці моделі, які навчаються на спеціалізованих наборах даних, іноді можуть перевершити SLM в певних областях, але часто припадають на більш високі експлуатаційні витрати. Вибір специфічного домену LLM або SLM залежить від вашої програми та потреб CLM. Наприклад, якщо ваш Юридичний департамент повинен проаналізувати складні договори в корпоративному законодавстві, LLM, що стосується домену, може стати кращим вибором. SLM був би більш ефективним для більш звичайних завдань, таких як видобуток пункту.

SLMS чудово підходить для більш цілеспрямованих завдань з обмеженою областю та складністю. Якщо вам потрібен чат, щоб відповісти на запитання про умови договору, такі як графіки платежів або дати доставки, SLM ідеально підходять для роботи. Однак, LLM буде необхідним, якщо ви хочете, щоб цей чат поводився з більш складними запитами, як -от інтерпретація юридичної мови або оцінка ризику.

Зрештою, кожна галузь повинна враховувати стратегічне використання SLM. Ключовим є вирівнювання розміру моделі зі складністю завдання. У CLM це означає використання SLM для звичайних завдань, таких як видобуток прямих застережень та збереження LLM для глибших Юридичний аналіз та складання. Підприємства можуть оптимізувати витрати, підвищити ефективність та покращити свої операційні процеси, зосереджуючись на найменшій ефективній моделі.