«Лаборатория Касперского» помогла полиции Нидерландов обезвредить ботнет «Shadow»

«Лаборатория Касперского» помогла полиции Нидерландов обезвредить ботнет «Shadow»

«Лаборатория Касперского», сообщает о нейтрализации зомби-сети, состоящей из более чем 100 000 расположенных по всему миру компьютеров, пользователи которых в большинстве случаев даже не подозревали о заражении вредоносной программой своего ПК.

Ботнет «Shadow» был обнаружен отделом по борьбе с высокотехнологичными преступлениями полиции Нидерландов во время операции по аресту 19-летнего хакера. Представители отдела обратилась в «Лабораторию Касперского» с просьбой помочь нейтрализовать обнаруженный ботнет и удалить вредоносную программу, при помощи которой была образована столь крупная зомби-сеть.

После запроса полиции Нидерландов специалисты «Лаборатории Касперского» разработали детальные инструкции по удалению вредоносной программы с зараженных ПК. Полиция направила всех пострадавших пользователей на специально созданную на официальном сайте «Лаборатории Касперского» страницу, содержащую детальные инструкции по удалению вредоносной программы с зараженных ПК, и на сайт, предоставляющий жертвам возможность написать официальную жалобу в полицию.

Эдди Виллемс, ведущий эксперт «Лаборатории Касперского» в странах Бенилюкса, отмечает, что этот пример демонстрирует, как компании, работающие в сфере информационной безопасности, могут эффективно помогать правоохранительным органам в борьбе с киберпреступниками.

Ботнет – это компьютерная сеть, состоящая из зараженных вредоносной программой машин. Такие компьютеры могут контролироваться дистанционно (без ведома владельца) и использоваться злоумышленниками для рассылки спама, распределенных атак на веб-ресурсы или кражи ценной конфиденциальной информации, например, номеров кредитных карт.

Арест голландского хакера произошел при попытке продать ботнет некому гражданину Бразилии, который также был арестован. Аресты стали результатом сотрудничества отдела по борьбе с высокотехнологичными преступлениями полиции Нидерландов и Федерального бюро расследований США.

Если вы полагаете, что ваш компьютер стал частью данного ботнета, то инструкции по удалению вредоносной программы можно найти на сайте www.kaspersky.com/shadowbot. Эдди Виллемс предупреждает: «Эта вредоносная программа могла загрузить на зараженный компьютер дополнительное вредоносное ПО. Поэтому пользователи должны дополнительно произвести полную проверку машины, используя антивирус с актуальными антивирусными базами».

Пользователи антивирусных решений Kaspersky Internet Security и Антивирус Касперского находятся под надежной защитой, так как продукты «Лаборатории Касперского» автоматически обнаруживают и удаляют данную вредоносную программу.

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