Alphago что это за программа

Содержание

alphago это вредоносная программа, которая обычно устанавливается на вашем компьютере за вашей спиной. Показывает рекламу и сохранение наших личных данных являются две главные задачи, почему alphago разработан. Такие объявления можно увидеть либо в виде баннеров, всплывающих окон, поддельные результаты на Google, или синий/зеленый подчеркнутые слова прямо в Контент каждый посещаемый веб-сайт.

К тому же губит Ваш опыт просмотра, alphago также занимает время, шпионить за все, что вы делаете в интернете, экономя каждый сайт вы посещаете, и каждый поиск вы делаете. alphago идет насколько анализируя то, что у вас есть на вашем компьютере, по их “статистике” только с целью, или так они утверждают на их использование лицензии. Истина заключается в том, что все эти данные сохраняются в коммерческих базах данных, содержащих коммерческого профиля, которые будут проданы впоследствии.

Используйте средство удаления вредоносных программ Spyhunter только для целей обнаружения. Узнайте больше о SpyHunter Spyware Detection Tool и шаги для удаления SpyHunter.

Установив бесплатное программное обеспечение, как alphago будет установлена на наших компьютерах. Все это занимает для вас, чтобы отвлекаться во время установки, чтобы не заметить, что это рекламное предлагается вместе с программой, которую вы намеревались установить. Вот почему мы всегда говорим, что вы всегда должны проявлять особую осторожность при установке что-то новое в свой компьютер.

Этот рекламное также может быть найден добавленные в поддельные обновления, как правило, на Java или Flash, часто встречается в видео потоковое веб-сайтов.

Если вы уже инфицированы alphago, будьте осторожны с сайтов, предлагающих вам удаления решения, потому что вы могли закончиться вверх следующие поддельные совет, который будет принимать вас, чтобы загрузить и оплатить scareware, который будет трудно удалить тоже.

Шаг 1: Остановите все alphago процессы в диспетчере задач

Нажмите и удерживайте Ctrl + Alt + Del, чтобы открыть диспетчер задач
Перейдите на вкладку Подробности и конец всех связанных с ними процессов alphago (выберите процесс и нажмите кнопку завершить задачу)

Шаг 2: Удалите alphago сопутствующие программы

Нажмите кнопку Пуск и откройте панель управления
Выберите удалить программу в разделе программы
Подозрительного программного обеспечения и нажмите кнопку Удалить/изменить

Шаг 3: Удалите вредоносные alphago записи в системе реестра

Нажмите Win + R чтобы открыть выполнить, введите «regedit» и нажмите кнопку ОК
Если контроль учетных записей пользователей, нажмите кнопку ОК
Однажды в редакторе реестра, удалите все связанные записи alphago

Шаг 4: Устранить вредоносные файлы и папки, связанные с alphago

Нажмите кнопку Пуск и откройте панель управления
Нажмите Просмотр, выберите крупные значки и откройте свойства папки
Перейдите на вкладку Вид, проверить показывать скрытые файлы, папки или драйверы и нажмите кнопку ОК
Удалить все alphago связанные файлы и папки
%AllUsersProfile%
andom.exe
%Temp%
andom.exe
%AllUsersProfile%Application Data
andom

Шаг 5: Удаление alphago из вашего браузера

Internet Explorer

Запуск Internet Explorer, нажмите на значок шестерни → Управление надстройками
Выбрать раздел панели инструментов и расширения и отключите подозрительные расширения

Скачать утилиту чтобы удалить alphago

Mozilla Firefox

Откройте Mozilla, нажмите сочетание клавиш Ctrl + Shift + A и перейти к расширения
Выберите и удалите все ненужные расширения

Скачать утилиту чтобы удалить alphago

Google Chrome

Откройте браузер, нажмите меню и выберите инструменты → расширения
Выберите подозрительные надстройки и нажмите на значок корзины для его удаления

* SpyHunter сканера, опубликованные на этом сайте, предназначен для использования только в качестве средства обнаружения. более подробная информация о SpyHunter. Чтобы использовать функцию удаления, вам нужно будет приобрести полную версию SpyHunter. Если вы хотите удалить SpyHunter, нажмите здесь.

Итак, пока наши новые повелители отдыхают, давайте я попробую рассказать как работает AlphaGo. Пост подразумевает некоторое знакомство читателя с предметом — нужно знать, чем отличается Fan Hui от Lee Sedol, и поверхностно представлять, как работают нейросети.

Disclaimer: пост написан на основе изрядно отредактированных логов чата closedcircles.com, отсюда и стиль изложения, и наличие уточняющих вопросов

Как все знают, компьютеры плохо играли в Го потому, что там очень много возможных ходов и пространство поиска настолько велико, что прямой перебор помогает мало.
Лучшие программы используют так называемый Monte Carlo Tree Search — поиск по дереву с оценкой нодов через так называемые rollouts, то есть быстрые симуляции результата игры из позиции в ноде.

AlphaGo дополняет этот поиск по дереву оценочными функциями на основе deep learning, чтобы оптимизировать пространство перебора. Статья изначально появилась в Nature (и она там за пейволлом), но в интернетах ее можно найти. Например тут — https://gogameguru.com/i/2016/03/deepmind-mastering-go.pdf

Шаг 1: тренируем нейросеть, которая учится предсказывать ходы людей — SL-policy network

Берем 160K доступных в онлайне игр игроков довольно высокого уровня и тренируем нейросеть, которая предсказывает по позиции следующий ход человека.
Архитектура сети — просто 12 уровней convolution layers с нелинейностью и softmax на каждую клетку в конце. Такая глубина в целом сравнима с сетями для обработки изображений прошлого поколения (гугловский Inception-v1, VGG, все эти дела)
Важный момент — что нейросети дается на вход:

Для каждой клетки на вход дается 48 фич, они все есть в таблице (каждое измерение — это бинарная фича)
Набор интересный. На первый взгляд кажется, сети нужно давать только есть ли в клетке камень и если есть, то какой. Но фиг там!
Есть и тривиально вычисляющиеся фичи типа "количество степеней свободы камня", или "количество камней, которые будут взяты этим ходом"
Есть и формально неважные фичи типа "как давно было сделан ход"
И даже специальная фича для частого явления "ladder capture/ladder escape" — потенциально долгой последовательности вынужденных ходов.

а что за "всегда 1" и "всегда 0"?
Они просто чтобы добить количество фич до кратного 4-м, мне кажется.

И вот на этом всем сетка учится предсказывать человеческие ходы. Предсказывает с точностью 57% и к этому надо относиться осторожно — цель предсказания, человеческий ход, все же неоднозначен.
Авторы показывают, впрочем, что даже небольшие улучшения в точности сильно сказываются на силе в игре (сравнивая сетки разной мощности)

Отдельно от SL-policy, тренируют fast rollout policy — очень быструю стратегию, которая является просто линейным классификатором.
Ей на вход дают еще больше заготовленных фич

То есть, ей дают фичи в виде заранее заготовленных паттернов
Она гораздо хуже, чем модель с глубокой сетью, но зато сверх-быстрая. Как она используется — будет понятно дальше

Шаг 2: тренируем policy еще лучше через игру с собой (reinforcement learning) — RL-policy network

Выбираем противника из пула прошлых версий сети случайно (чтобы не оверфитить на саму себя), играем с ним партию до конца просто выбирая наиболее вероятный ход из предсказания сети, опять же без всякого перебора.

Единственный reward — это собственно результат игры, выиграл или проиграл.
После того, как reward известен, вычисляем как нужно сдвинуть веса — проигрываем партию заново и на каждом ходу двигаем веса, влияющие на выбор выбранной позиции, по градиенту в + или в — в зависимости от результата. Другими словами, применяем этот reward как направление градиента к каждому ходу.

(для любознательных — там чуть более тонко и градиент умножается на разницу между результатом и оценкой позиции через value network)

И вот повторяем и повторяем этот процесс — после этого RL-policy значительно сильнее SL-policy из первого шага.
Предсказание этой натренированной RL-policy уже рвет большинство прошлых программ, играющих в Го, без всяких деревьев и переборов.

Включая DarkForest Фейсбука?
С ней не сравнивали, непонятно.

Интересная деталь! В оригинальной статье пишется, что этот процесс длился всего 1 день (остальные тренировки — недели).

Шаг 3: натренируем сеть, которая "с одного взгляда" на расстановку говорит нам, какие у нас шансы выиграть! — Value network

Т.е. предсказывает всего одно значение от -1 до 1.
У нее ровно та же архитектура, что и у policy network (есть один лишний convolution layer, кажется) + естественно fully connected layer в конце.

То есть у нее те же фичи?
value network дают еще одну фичу — играет игрок черными или нет (policy network передают "свой-чужой" камень, а не цвет). Я так понимаю, это чтобы она могла учесть коми — дополнительные очки белым, за то что они ходят вторыми

Оказывается, что ее нельзя тренировать на всех позициях из игр людей — так как много позиций принадлежит игре с тем же результатом, такая сеть начинает оверфитить — т.е. запоминать, какая это партия, вместо того, чтобы оценивать позицию.
Поэтому ее обучают на синтетических данных — делают N ходов через SL network, потом делают случайный легальный ход, потом доигрывают через RL-network чтобы узнать результат, и обучают на ходе N+2 (!) — только на одной позицию за сгенерированную игру.

TL;DR: Policy network предсказывает вероятные ходы чтобы уменьшить ширину перебора (меньше возможных ходов в ноде), value network предсказывает насколько выигрышна позиция, чтобы уменьшить необходимую глубину перебора

Внимание, картинко!

Итак, у нас есть дерево позиций, в руте — текущая. Для каждой позиции есть некое значение Q, которое означает насколько она ведет к победе.
Мы на этом дереве параллельно проводим большое количество симуляций.

Каждая симуляция идет по дереву туда, где больше Q + m(P). m(P) — это специальная добавка, которая стимулирует exploration. Она больше, если policy network считает, что у этого хода большая вероятность и меньше, если по этому пути уже много ходили
(это вариация стандартной техники multi-armed bandit)

Когда симуляция дошла по дереву до листа, и хочет походить дальше, где ничего еще нет…
То новый созданный нод дерева оценивается двумя способами

во-первых, через описанный выше value network
во-вторых, играется до конца с помощью супер-быстрой модели из Шага 1 (это и называется rollout)

Результаты этих двух оценок смешиваются с неким весом (в релизе он натурально 0.5), и получившийся score записывается всем нодам дерева, через которые прошла симуляция, а Q в каждом ноде апдейтится как среднее от всех score для проходов через эту ноду.
(там совсем чуть-чуть сложнее, но можно пренебречь)
Т.е. каждая симуляция бежит по дереву в наиболее перспективную область (с учетом exploration), находит новую позицию, оценивает ее, записывает результат вверх по всем ходам, которые к ней привели. А потом Q в каждом ноде вычисляется как усреднение по всем симуляциям, которые через него бежали.

Собственно, все. Лучшим ходом объявляется нод, через который бегали чаще всех (оказывается, это чуть стабильнее чем этот Q-score). AlphaGo сдается, если у всех ходов Q-score Теги:

alphago
deepmind
deep learning
reinforcement learning

Добавить метки

ALPHAGO — это рекламный вирус, при заражении которым браузер вашего компьютера начинает перенаправлять вас на сайты с рекламой вне зависимости от используемого вами браузера.
Вирусы, подобные ALPHAGO, как правило занимаются подменой домашних страниц вашего браузера, меняют поисковый сайт, создают собственные задания в расписании, видоизменяют свойства ярлыков ваших браузеров.

Как происходит заражение вирусом ALPHAGO?

Я очень часто пишу в рекомендациях о вреде установки программ по-умолчанию. Ведь в результате такого необдуманного поступка вы рискуете установить себе кучу нежелательного софта.

А вот сегодня я сам облажался подобным же образом. В результате этого браузер принялся постоянно демонстрировать мне тонны рекламы с сайта ALPHAGO. Я слегка попенял на себя, и приступил к лечению.

Как избавиться от рекламы ALPHAGO?

Конечно для меня это было уже рутинной операцией. Но прежде, чем поделиться инструкцией по удалению вируса ALPHAGO, опишем, что он из себя представляет.

На самом деле это типичный перенаправитель на сайт с рекламой. После доменного имени могут идти разнообразные оконцовки, но домен ALPHAGO присутствует всегда. Во всех этих вариантах ваш браузер переходит на те же рекламные страницы. Также зловред поражает ярлыки ваших браузеров и настройки домашней страницы.

Кроме того рекламный вирус ALPHAGO создает задания для исполнения, для поддержания своего присутствия на вашей машине. Подвергаются атаке все браузеры, которые он сможет найти в вашей системе. Поэтому в результате такой массовой рекламной атаки не мудрено подцепить и что-нибудь более серьезное.

Именно поэтому данный вирус следует уничтожить сразу по обнаружению. Ниже я приведу несложные инструкции, которые помогут вам в лечении. Но как всегда я рекомендую использовать автоматизированный метод как наиболее эффективный и простой.

Инструкция по ручному удалению рекламного вируса ALPHAGO

Для того, чтобы самостоятельно избавиться от рекламы ALPHAGO, вам необходимо последовательно выполнить все шаги, которые я привожу ниже:

Поискать «ALPHAGO» в списке установленных программ и удалить ее.

Открыть Диспетчер задач и закрыть программы, у которых в описании или имени есть слова «ALPHAGO». Заметьте, из какой папки происходит запуск этой программы. Удалите эти папки.

Запретить вредные службы с помощью консоли services.msc.

Удалить “Назначенные задания”, относящиеся к ALPHAGO, с помощью консоли taskschd.msc.

С помощью редактора реестра regedit.exe поискать ключи с названием или содержащим «ALPHAGO» в реестре.

Проверить ярлыки для запуска браузеров на предмет наличия в конце командной строки дополнительных адресов Web сайтов и убедиться, что они указывают на подлинный браузер.

Проверить плагины всех установленных браузеров Internet Explorer, Chrome, Firefox и т.д.

Проверить настройки поиска, домашней страницы. При необходимости сбросить настройки в начальное положение.

Очистить корзину, временные файлы, кэш браузеров.

И все же автоматика лучше!

Если ручной метод — не для вас, и хочется более легкий путь, существует множество специализированного ПО, которое сделает всю работу за вас. Я рекомендую воспользоваться UnHackMe от Greatis Software, выполнив все по пошаговой инструкции.
Шаг 1. Установите UnHackMe. (1 минута)
Шаг 2. Запустите поиск вредоносных программ в UnHackMe. (1 минута)
Шаг 3. Удалите вредоносные программы. (3 минуты)

UnHackMe выполнит все указанные шаги, проверяя по своей базе, всего за одну минуту.

При этом UnHackMe скорее всего найдет и другие вредоносные программы, а не только редиректор на ALPHAGO.

При ручном удалении могут возникнуть проблемы с удалением открытых файлов. Закрываемые процессы могут немедленно запускаться вновь, либо могут сделать это после перезагрузки. Часто возникают ситуации, когда недостаточно прав для удалении ключа реестра или файла.

UnHackMe легко со всем справится и выполнит всю трудную работу во время перезагрузки.

И это еще не все. Если после удаления редиректа на ALPHAGO какие то проблемы остались, то в UnHackMe есть ручной режим, в котором можно самостоятельно определять вредоносные программы в списке всех программ.

Итак, приступим:

Шаг 1. Установите UnHackMe (1 минута).

Скачали софт, желательно последней версии. И не надо искать на всяких развалах, вполне возможно там вы нарветесь на пиратскую версию с вшитым очередным мусором. Оно вам надо? Идите на сайт производителя, тем более там есть бесплатный триал. Запустите установку программы.

Затем следует принять лицензионное соглашение.

И наконец указать папку для установки. На этом процесс инсталляции можно считать завершенным.

Шаг 2. Запустите поиск вредоносных программ в UnHackMe (1 минута).

Итак, запускаем UnHackMe, и сразу стартуем тестирование, можно использовать быстрое, за 1 минуту. Но если время есть — рекомендую расширенное онлайн тестирование с использованием VirusTotal — это повысит вероятность обнаружения не только перенаправления на ALPHAGO, но и остальной нечисти.

Мы увидим как начался процесс сканирования.

Шаг 3. Удалите вредоносные программы (3 минуты).

Обнаруживаем что-то на очередном этапе. UnHackMe отличается тем, что показывает вообще все, и очень плохое, и подозрительное, и даже хорошее. Не будьте обезьяной с гранатой! Не уверены в объектах из разряда “подозрительный” или “нейтральный” — не трогайте их. А вот в опасное лучше поверить. Итак, нашли опасный элемент, он будет подсвечен красным. Что делаем, как думаете? Правильно — убить! Ну или в английской версии — Remove Checked. В общем, жмем красную кнопку.

После этого вам возможно будет предложено подтверждение. И приглашение закрыть все браузеры. Стоит прислушаться, это поможет.

В случае, если понадобится удалить файл, или каталог, пожалуй лучше использовать опцию удаления в безопасном режиме. Да, понадобится перезагрузка, но это быстрее, чем начинать все сначала, поверьте.

Ну и в конце вы увидите результаты сканирования и лечения.

Итак, как вы наверное заметили, автоматизированное лечение значительно быстрее и проще! Лично у меня избавление от перенаправителя на ALPHAGO заняло 5 минут! Поэтому я настоятельно рекомендую использовать UnHackMe для лечения вашего компьютера от любых нежелательных программ!

Андрей "Вирусолог"

Андрей — обычный парень, который пользуется компьютером каждый день, и ненавидит, когда неприятности наполняют его жизнь. А еще он любит петь. Но не переживайте, его голос не будет досаждать вам. Только текст )