Commtouch: исходящий спам — большая проблема

Commtouch: исходящий спам — большая проблема

...

Согласно результатам исследования, проведенного Commtouch и Osterman Research, две трети провайдеров ежегодно теряют до 100 тыс. долларов из-за спама, отсылаемого их абонентами. Исследование наглядно продемонстрировало, что проблема исходящего спама требует от провайдеров дополнительных усилий по защите сетей от злоупотреблений. 



В ходе исследования был проведен опрос, в котором приняли участие интернет-провайдеры, держатели веб-хостингов, поставщики управляемых услуг (managed services), владельцы интернет-порталов из разных стран. Все они признали, что рассылка спама и мошеннических писем с использованием их сервисов грозит сокращением клиентской базы, увеличением операционных расходов, потерей репутации, а в отдельных случаях — судебными исками.

Около 40% участников опроса признались, что за последний год их IP-адреса не раз попадали в «черные списки», что причиняло неудобства добропорядочным абонентам. В связи с этим почти 70% респондентов уже начали изучать рынок, чтобы выбрать подходящее решение по защите исходящего трафика от спама. 50% опрошенных отметили, что в течение года планируют установить такие системы фильтрации на выходе из сети.

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