Эксплуатация уязвимостей в платформе Java

Эксплуатация уязвимостей в платформе Java

Эксплуатация уязвимостей в операционных системах и приложениях является одним из самых популярных методов киберпреступников на сегодняшний день. С целью повысить вероятность заражения вирусописатели создают и продают наборы эксплойтов - пакеты вредоносных программ, нацеленные сразу на несколько слабых мест в системе. Со временем новые эксплойты добавляются в уже существующие и распространенные наборы, что позволяет киберпреступникам успешно использовать на непропатченных машинах разные по времени обнаружения лазейки в защите системы и экономить свои ресурсы. Подобные наборы продаются на черном рынке по ценам от нескольких сот до тысячи с лишним долларов.

Эксперт "Лаборатории Касперского" Висенте Диаз отмечает, что новой тенденцией на рынке эксплойтов стало активное использование уязвимостей платформы Java. В 2010 году 40% новых эксплойтов, входящих в пятерку наиболее распространенных наборов, были нацелены именно на эту платформу. Только за прошлый год Java-уязвимости поднялись на третье место по частоте использования в пакетах вредоносных программ, уступая приложениям Internet Explorer и Adobe Reader. По информации Microsoft Malware Protection Center, 2010 год стал рекордным по количеству попыток эксплуатации уязвимостей в Java.

В первой половине 2011 года этот тренд сохранился. Первые два набора из пятерки самых распространенных пакетов эксплойтов за 2011- BlackHole, NeoSploit, Phoenix, Incoginto и Eleonore - практически наполовину состоят из вредоносных программ для Java. Платформа Java популярна среди вирусописателей, потому что представляет собой наиболее легкий способ обойти защиту операционной системы.

"Киберпреступники придают огромное значение возврату вложенных средств: они прилагают ровно столько усилий, сколько нужно, чтобы оставаться на шаг впереди механизмов защиты. А эффективность всей системы безопасности, как известно, определяется ее самым слабым элементом, которым в данном случае является Java", - резюмирует Висенте Диаз, ведущий антивирусный эксперт "Лаборатории Касперского".

Эксплуатация уязвимостей в операционных системах и приложениях является одним из самых популярных методов киберпреступников на сегодняшний день. С целью повысить вероятность заражения вирусописатели создают и продают наборы эксплойтов - пакеты вредоносных программ, нацеленные сразу на несколько слабых мест в системе. Со временем новые эксплойты добавляются в уже существующие и распространенные наборы, что позволяет киберпреступникам успешно использовать на непропатченных машинах разные по времени обнаружения лазейки в защите системы и экономить свои ресурсы. Подобные наборы продаются на черном рынке по ценам от нескольких сот до тысячи с лишним 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