Google сделает веб-серфинг более безопасным

Google сделает веб-серфинг более безопасным

...

В Google создали новую систему распознавания DNS-запросов
Google Public DNS. По заявлению разработчиков, новая система
распознавания DNS-запросов ускорит веб-серфинг и сделает его более
безопасным.

Новая система Google Public DNS, находящаяся на
экспериментальной стадии разработки, попробует улучшить существующие
технологии DNS-клиентов — путем их ускорения, повышения эффективности
кеширования данных, дополнения более мощными механизмами защиты от атак
спуфинга. В случае неправильного ввода адреса сервис способен его
автоматически исправить либо вывести страницу с релевантными
результатами поиска.

Напомним, что технологию DNS (Domain Name System, система доменных
имен) придумал Пол Мокапетрис в 1983 году. DNS избавляет конечных
пользователей от необходимости запоминания бессмысленного набора цифр
IP-адресов, предлагая для доступа к сайтам вводить в браузере понятные адреса.

Для использования службы Google Public DNS следует прописать ее
адреса в настройках сетевого подключения вместо выданных сервисным интернет-провайдером: 8.8.8.8 и 8.8.4.4 — соответственно для первичного и вторичного DNS-сервера.

источник

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