Предполагаемый создатель ботсети Kelihos писал антивирусы

Предполагаемый создатель ботсети Kelihos писал антивирусы

Предполагаемый создатель ботсети Kelihos Андрей Сабельников, на которого компания Microsoft во вторник подала в суд по обвинению в совершении ряда киберпреступлений, ранее работал в российских антивирусных компаниях.



Издание ссылается на данные в профиле Сабельникова в социальной сети LinkedIn, актуальные на вторник (в среду данные были удалены), где указано, что в последние шесть лет подозреваемый работал в двух компаниях, деятельность которых связана с обеспечением информационной безопасности. В частности, с сентября 2005 по ноябрь 2008 года Сабельников работал в российской антивирусной компании Agnitum, сообщает digit.ru со ссылкой на сайт ComputerWorld.

В пресс-службе Agnitum РИА Новости подтвердили, что Сабельников работал в компании в обозначенный период. "Андрей работал у нас с сентября 2005 до ноября 2008 года и уволился по собственному желанию", - сообщил РИА Новости коммерческий директор Agnitum Виталий Янко.

Также, по данным ComputerWorld, предполагаемый владелец Kelihos работал в компании Returnil, разрабатывающей средства защиты компьютеров с помощью виртуализации, а в последние несколько месяцев он работает в консалтинговой компании Teknavo, которая в том числе занимается разработкой ПО для финансовых организаций.

РИА Новости пока не располагает комментариями от представителей этих компаний.

Ботсеть Kelihos, включавшая в себя около 41 тысячи зараженных компьютеров, которые участвовали в рассылке спама, распространении вредоносного ПО и детской порнографии, а также похищении персональных данных, был закрыт специалистами компаний Microsoft, "Лаборатории Касперского" и Kyrus Inc. в сентябре минувшего года.

Microsoft настаивает на том, что гражданин России Андрей Сабельников несет ответственность за деятельность ботсети Kelihos и подала в американский суд на предполагаемого злоумышленника.

Сам Сабельников пока никак не прокомментировал обвинения Microsoft в свой адрес.

Сабельников стал вторым обвиняемым по делу, которая Microsoft начала в октябре минувшего года, вскоре после закрытия ботсети. Первым обвиняемым стал владелец компании-регистратора доменов dotFREE Group SRO Доминик Пьяцци (Dominique Alexander Piatti). По данным Microsoft, его компания делегировала Сабельникову 3,2 тысячи территориальных поддоменов в зоне "cz.cc", которые злоумышленник использовал для управления ботсетью и извлечения прибыли из нее.

По предварительным данным ежегодного исследования компании Group IB, посвященного мировому рынку киберпреступности, в 2011 году хакеры из России, Прибалтики и стран бывшего СНГ на преступной деятельности заработали не менее четырех миллиардов 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