Бесплатный софт и «клубничка» – самые опасные темы запросов Рунета

Бесплатный софт и «клубничка» – самые опасные темы запросов Рунета

Поиск информации в Сети может быть сопряжен с риском для безопасности компьютера и привести к печальным последствиям для его владельца. В общей массе ссылок, которые появляются в окне браузера в ответ на поисковый запрос, часто оказываются подозрительные ресурсы и фишинговые сайты. На основе данных, полученных с помощью облачной системы мониторинга Kaspersky Security Network, эксперты «Лаборатории Касперского» определили 5 наиболее опасных запросов российских интернет-пользователей.






5 наиболее опасных запросов Рунета

В первую очередь под прицелом киберпреступников оказываются любители бесплатного и пиратского софта. При запросах на эту тему 26% полученных ссылок ведут на зараженные ресурсы. При этом, как отметили в ходе исследования эксперты «Лаборатории Касперского», использование слова «бесплатно» существенно увеличивает риск получить в итоге ссылку на вредоносный контент.

На втором месте по степени опасности находятся запросы информации «для взрослых», которая традиционно используется злоумышленниками для распространения зловредов. 17% ссылок, обнаруженных с помощью поисковых систем на эту тему, могут привести любителей «клубнички» на ресурсы киберпреступников.

Замыкают тройку лидеров темы, близкие женской аудитории. В 15% случаев опасными являются ссылки на сайты с кулинарными рецептами, толкованиями сновидений, советами по уходу за собой и т.п. В подобных случаях злоумышленники пользуются невысоким уровнем знаний по информационной безопасности интернет-пользователей, которые, как правило, интересуются этими темами.

Не обошли вниманием киберпреступники и всевозможные социальные сети, популярность которых сегодня стремительно растет. Вредоносными оказываются 13% ссылок по запросам, связанным с такими ресурсами и активностями в них. Наконец, замыкает рейтинг поиск легкого заработка в Интернете – почти каждая десятая полученная ссылка (9%) грозит заражением компьютера пользователя.

«Сегодня в Интернете можно найти практически любую информацию. Этим активно пользуются киберпреступники, которые распространяют вредоносный код под видом легального контента, – говорит Юрий Наместников, старший вирусный аналитик «Лаборатории Касперского». – Пользователю не всегда хватает собственных знаний и интуиции, чтобы «вычислить» опасную ссылку. С такой задачей помогает справиться специальный веб-фильтр. В нашем новом продукте Kaspersky Internet Security 2012 такой модуль проверки оценивает ссылки в соответствии с категорией опасности. Благодаря этому пользователь может принять обоснованное решение, доверять им или нет».

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