Новый троянец атакует пользователей MS Excel

Новый троянец атакует пользователей MS Excel

Антивирусная компания Eset сообщила об обнаружении троянских программ X97M/Exploit.CVE-2009-0238.Gen и X97M/TrojanDropper.Agent.NAI, использующих уязвимость Microsoft Excel, которая присутствует в версиях Excel 2000, 2002, 2003, 2007, Excel for Mac 2004, 2008, а также в Excel-Viewer и Excel Viewer 2003. 

Уязвимость возникла в связи с ошибкой при обработке Excel-файлов. При открытии зараженного файла на компьютере пользователя, чей антивирусный продукт не детектирует данные вредоносные программы, происходит активация вредоносного кода, создающего бэкдор в операционной системе (Win32/Agent.NVV). Он позволяет злоумышленнику получить полный контроль над компьютером. Чтобы избежать заражения, пользователям рекомендуется воздержаться от открытия файлов с расширением .xls от неизвестных отправителей.

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