Не укради у хакера...

Не укради у хакера...

...

В канун Рождества техноблог Gizmodo решил представить своим читателям  любопытный случай, о котором рассказывал на конференции Defcon 18 хакер "Zoz". В этой истории упомянутому специалисту фактически пришлось взламывать свой собственный компьютер.

Суть происшествия такова: неизвестный злоумышленник проник в дом хакера и ограбил его, унеся с собой вычислительную машину - основной рабочий инструмент пострадавшего. Обыкновенно в таких случаях не приходится рассчитывать на скорое возвращение похищенного имущества - если бы полиция не нашла вора, то компьютер мог быть, в сущности, утрачен навеки.

Однако хакеру повезло: преступник оказался не слишком умен. Доставив ПК к себе домой, похититель просто подключил его к сети и начал активно использовать. Мало того, что он не уничтожил данные на жестком диске; он даже не додумался внести изменения в какие-либо параметры конфигурации, видимо, удовлетворившись тем, что "все и так работает".

Компьютер специалиста был настроен на использование динамического DNS, обновляемого при помощи особого скрипта; соответствующие услуги ему предоставляла онлайн-служба DynDNS. Вскоре после кражи хакер неожиданно обнаружил в протоколах системы отслеживания этого сервиса признаки сетевой активности со стороны своей учетной записи; это говорило о том, что похищенный компьютер вышел в сеть и по-прежнему пользуется услугами DynDNS.

Исследователь извлек из журналов IP-адрес и попытался соединиться с ПК. Звучит не слишком правдоподобно, но ему это удалось: служба SSH продолжала работать, и пароль не был изменен. Получив корневой доступ к системе, хакер оказался "в своей стихии" и начал действовать.

Внедрив в ОС кейлоггер и задействовав инструмент удаленного управления VNC, "Zoz" приступил к наблюдению. Ждать пришлось недолго: довольно скоро вор "засветил" перед средствами мониторинга свои учетные данные для целого ряда онлайн-сервисов - Gmail, Facebook, PayPal и т.д. После обработки поступивших сведений на руках у хакера оказались имя и фамилия злоумышленника, дата рождения, целый набор его фотографий в разных ракурсах, а также полный физический почтовый адрес.

О дальнейшем течении событий догадаться несложно: специалист передал добытые им данные в полицию, после чего преступник был арестован, а хакер воссоединился со своим электронным другом.

Gizmodo решил представить своим читателям  любопытный случай, о котором рассказывал на конференции Defcon 18 хакер "Zoz". В этой истории упомянутому специалисту фактически пришлось взламывать свой собственный компьютер.

" />

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