Бывший сотрудник рассказал о последних разработках Министерства обороны США

Бывший сотрудник L-3 рассказал о последних разработках Министерства обороны США

Сотрудник организации – подрядчика министерства обороны США, незаконно перевез в Китай проектную документацию на разработку прецизионных навигационных систем для космических шатлов; данный проект является закрытым и представляет государственную тайну.

Примерно полтора года (с марта 2009 г. по ноябрь 2010 г.) обвиняемый Сысин Лю работал в качестве главного инженера. Хотя официально название компании не упоминается, некоторые источники, сославшись на найденный профиль в социальной сети LinkedIn (там он известен под ником Стив Лю), упоминают, что он работал в L-3 Communications - одной из крупнейших организаций, работающих по спецзаказу министерства обороны. Приоритетным направлением деятельности компании является разработка прецизионных навигационных устройств.

Кроме этого в своем профиле обвиняемый указал, что специализируется в разработке навигационных и космических систем, а также упомянул о проекте, в котором принимал участие. Не смотря на то, что подобные работы являются закрытыми и не подлежат разглашению, он сообщил всему сообществу о том, что минобор США разрабатывает комплексные навигационные системы на основе гироскопов с микро дисковым резонатором и микроэлектромеханических систем (МЭМС).

Лю был задержан сотрудниками таможни, когда возвращался из отпуска, проведенного в Китае обратно в США. Как утверждал сам задержанный, он посещал родину с целью навестить родственников. Однако при обыске агенты обнаружили в его багаже техническую документацию, с приложенными к ней фотоснимками вооруженных систем, а также другие документы на китайском языке. Согласно политике L-3 эти файлы, не должны были покидать пределы предприятия без разрешения. Кроме этого комитетом по экспортному контролю министерства обороны было установлено, что эта информация включена в номенклатуру военного имущества. По закону, для ее вывоза за пределы США необходимо получить соответствующие документы. А вот на Китай вообще наложено эмбарго на поставки оружия.

Как позже выяснилось, он участвовал в четвертом международном форуме по нанотехнологиям - Workshop on Innovation and Commercialization of Micro & Nanotechnology, проходившем в те дни в Шанхае (ноябрь 2010 года). Об этом свидетельствует официальные документы конференции, где он числился среди участников, а также фотографии, найденные в его компьютере. Стоит заметить, что руководство компании не было в курсе его поездки.

Лю предстал перед окружным судом Чикаго на этой неделе. Ему предъявлено обвинение в незаконной перевозке секретных документов. Согласно закону ему грозит наказание в виде лишения свободы до 20 лет и штраф в размере одного миллиона долларов.

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