TeamViewer: В нашу ИТ-инфраструктуру проникли российские хакеры

TeamViewer: В нашу ИТ-инфраструктуру проникли российские хакеры

TeamViewer: В нашу ИТ-инфраструктуру проникли российские хакеры

Компания TeamViewer утверждает, что за недавним киберинцидентом, в ходе которого злоумышленникам удалось проникнуть в корпоративную ИТ-инфраструктуру, стоит российская киберпреступная группировка Midnight Blizzard.

Как стало известно в конце прошлой недели, команда TeamViewer выявила подозрительную активность в ИТ-инфраструктуре корпорации. Безопасники незамедлительно отключили её от продуктовой среды.

На тот момент никаких официальных заявлений на тему причастности ко взлому какой-либо группировки не было. Компания обещала провести расследование и поделиться его результатам с общественностью.

Теперь TeamViewer утверждает, что за атакой на её сеть стояла кибергруппа Midnight Blizzard (она же APT29, Nobelium, Cozy Bear). В марте эту же группу Microsoft обвиняла в краже исходного кода.

В TeamViewer также отметили, что инцидент произошёл 26 июня, но продуктовая среда при этом никак не пострадала. Для проникновения в сеть использовались учётные данные одного из сотрудников.

«На данный момент нам известно, что атака имела место в среду, 26 июня, и связана она с кражей пароля от стандартного аккаунта одного из сотрудников», — гласит официальное заявление.

«Благодаря мониторингу нашей команде удалось обнаружить подозрительную активность этой учётной записи и незамедлительно отреагировать на киберинцидент».

«Совместно со сторонними специалистами в области кибербезопасности мы связали эту атаку с группировкой APT29 / Midnight Blizzard».

Лучшие LLM ошибаются с ядовитыми грибами в каждом девятом случае

Разработчик Пётр Мигдал проверил, можно ли доверить нейросети самый рискованный этап тихой охоты — определение грибов по фотографии. Короткий ответ: если очень хочется однажды поужинать дважды, то можно. В бенчмарк вошли 1040 фотографий 55 видов грибов, наиболее распространённых в Польше.

Изображения взяли из датасета FungiTastic, созданного на основе Atlas of Danish Fungi. Полная база содержит свыше 600 тыс. снимков с экспертной классификацией, а для части образцов вид подтверждён анализом ДНК.

Модели показывали каждую фотографию и просили назвать пять наиболее вероятных видов на латыни. Дополнительно их не обучали и специальные инструменты не подключали.


Лучше остальных справилась Gemini 3.8 Flash: правильный вид оказался на первом месте в 65% случаев и попал в пятёрку ответов в 85%. Немного отстали Gemini 3.6 Flash с результатами 64% и 85%, а также Gemini 3.7 Flash — 61% и 82%. Внизу таблицы расположились Qwen 3.8 27B, MiniMax-M3 и Qwen 3.8 Flash.


Но высокая точность закончилась там, где начался вопрос безопасности. Gemini 3.8 Flash и Gemini 3.6 Flash примерно в 11% случаев определяли ядовитые грибы как съедобные виды. У GPT-5.6 Sol доля опасных ошибок достигла 24%, у Claude Opus 5 — 29%, а у Qwen 3.8 27B — 36%. То есть последняя модель потенциально отправляла в корзину не тот гриб чаще чем в каждом третьем случае.

Есть важная оговорка: нейросети напрямую не спрашивали, можно ли есть находку. Они определяли вид, а затем исследователь сопоставлял ответы с таблицей съедобности. Некоторые модели и вовсе отказывались давать классификацию.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru