Сбербанк: Ежегодные убытки экономики от кибератак составляют 650 млрд

Сбербанк: Ежегодные убытки экономики от кибератак составляют 650 млрд

Сбербанк: Ежегодные убытки экономики от кибератак составляют 650 млрд

Сбербанк, крупнейший банк России, оценил ежегодные убытки российской экономики, вызванные регулярно совершаемыми киберпреступлениями. По этому поводу высказался зампред правления банка.

«На наш взгляд, цифра убытка составляет не менее 600-650 млрд руб. в год», — утверждает Станислав Кузнецов, зампред правления банка.

Господин Кузнецов также отметил, что в августе два неназванных российских банка потеряли 800 миллионов рублей из-за действий киберпреступников.

«На самом деле, общемировой ущерб гораздо выше. Например, две недели назад в Женеве была озвучена цифра, которая повергла всех в шок — убытки мировой экономики от киберпреступлений приблизились к $1 трлн», — добавляет Кузнецов.

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