Появился первый антивирус для iOS

Появился первый антивирус для iOS

...

Французская компания Intego представила продукт VirusBarrier for iOS, который можно считать первым образцом антивирусного программного обеспечения для мобильной ОС от Apple, под управлением которой работают устройства iPhone, iPad и iPod. Программа прошла рецензирование и была допущена к продажам в официальном магазине Apple App Store.


Откровенно говоря, назвать новинку полнофункциональным антивирусом крайне сложно. В сравнении с другими мобильными защитными решениями она практически ни на что не способна. Проблема состоит в том, что внутренние ограничения, которые накладываются операционной системой на все приложения к ней, не позволяют третьестороннему программному обеспечению самозапускаться и обращаться к файловой системе телефона или планшета - то есть ни резидентного анализатора, ни даже сканера по требованию (в традиционном понимании) разработчики реализовать просто не могут.

Соответственно, встает закономерный вопрос: что вообще может делать программа? Ответ таков: пользователь располагает возможностью вручную запустить VirusBarrier и проверить с его помощью вложения в электронные письма либо объекты на удаленных серверах (например, файлы в личной папке сервиса Dropbox). Пока это все, на что способно новое решение. Впрочем, лучше хотя бы это, чем вообще ничего. Сканер способен обработать ряд популярных файловых форматов, в том числе документы Microsoft Office, Adobe Acrobat / Reader, JavaScript и даже исполняемые файлы Windows.

Разработчики поясняют, что пользователи часто просили их разработать продукт, который препятствовал бы бесконтрольному распространению нежелательных объектов через мобильные устройства. Естественно, что сам iPhone или iPad невозможно заразить вредоносным EXE-файлом, но телефон или планшет могут послужить передатчиком инфекции на пользовательский компьютер, работающий уже под управлением ОС от Microsoft. Что ж - по крайней мере, владелец устройства сможет убедиться, что ему прислали безопасный файл, прежде чем копировать его на ПК или пересылать кому-то другому.

В мобильном приложении используются те же самые сигнатуры, что и в полнофункциональном антивирусном продукте Intego для Mac OS, однако этим их сходство и ограничивается. Впрочем, разработчики и не собираются злоупотреблять возможностями рекламы и вводить пользователей в заблуждение: напротив, они хотят, чтобы их клиенты совершенно четко понимали, на что способен (и не способен) VirusBarrier.

Минимальное системное требование продукта - операционная система iOS версии 4.0. Как уже было сказано, его можно приобрести в магазине Apple App Store; стоимость решения - 2 доллара 99 центов за 1 год доступа к обновлениям антивирусных баз.

PC World

Письмо автору

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