Российские следы троянца для Starcraft 2

Российские следы троянца для Starcraft 2

Компания Microsoft опубликовала статистику по троянской программе Harnig, которая интегрируется с игрой Starcraft 2. Троянец может быть загружен на компьютер жертвы другими вредоносными программами, хотя для его распространения используется в том числе и техника социальной инженерии.

Сам троянец состоит из двух частей: вредоносного файла activa~1.exe, который продуктами Microsoft детектируется как TrojanDownloader:Win32/Harnig.gen!P, и исполнимого файла sc2.exe - собственно игры Starcraft 2, на которой троянец паразитирует.

Компания Microsoft опубликовала статистику вредоносов семейства Harnig, которых в августе было обнаружено 140 тыс. штук. Большое всего страдают от данного вредоноса Соединенные Штаты, где зафиксировано 34% установок Harnig. Далее идут Великобритания (6%), Бразилия (6%), Нидерланды (6%), Германия (5%), Канада (4%), Франция (4%), Испания (4%) и Мексика (3%).

Аналитики Microsoft декодировали тело троянца и обнаружили, что он подгружает свои вредоносные компоненты с двух доменов, расположенных в российской части Интернет, а точнее у провайдера DiNet, который по нашему последнему отчету "Опасных провайдеров" является вполне приличным. Таким образом, возможно данный троянец имеет российские корни.

Источник: Microsoft

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