ENISA призывает Европу уделить больше внимания борьбе с кибератаками

ENISA призывает Европу уделить больше внимания борьбе с кибератаками

 

Европейское агентство по сетевой и информационной безопасности (ENISA) опубликовало доклад под названием: “Кибератаки – новая грань старых вооружений”, в котором рассматриваются последние целевые (направленные) кибератаки против различных организаций Европы.

В докладе содержится детальный анализ крупных кампаний, например, Красный Октябрь (Red October) и MiniDuke. И раскрываются некоторые общие методы проведения кибератак, используемые хакерами; целевая рассылка вредоносных электронных писем (направленный фишинг) и использование уязвимостей, содержащихся в программном обеспечении.

Кроме того, в рамках доклада, ENISA даёт организациям общие рекомендации, в частности, принять меры, позволяющие минимизировать количество успешных кибератак и/или их последствия; обеспечить безопасность электронной почты; выявлять и своевременно устранять уязвимости в программном обеспечении.

Эксперты ENISA заявляют, что на сегодняшний день следует уделять особое внимание именно разработке и внедрению мер, и технологий, позволяющих предотвращать кибератаки.

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