Преступники снова заставляют банкоматы выплевывать деньги

Преступники снова заставляют банкоматы выплевывать деньги

Преступники снова заставляют банкоматы выплевывать деньги

Производители банкоматов предупреждают клиентов, что атаки, в результате которых злоумышленникам удается заставить машину выплевывать деньги, добрались до США. Напомним, что это далеко не новый метод, он был уже продемонстрирован прошлым летом на конференции по безопасности Black Hat.

Согласно отчету, опубликованному экспертом по вопросам безопасности Брайаном Кребсом, в США были зафиксированы случаи установки вредоносных программ или соответствующего оборудования в банкоматы.

«Сначала таким атакам, как ни странно, удавалось ускользнуть от обнаружения операторами банкоматов. Однако на этой неделе Секретная служба США начала предупреждать финансовые учреждения об этой угрозе», — пишет Кребс.

На своем сайте Кребс отметил, что производитель банкоматов NCR уже уведомил своих клиентов о сложившейся ситуации. Сообщается также, что преступники нацелены на автономные банкоматы, размещаемые в аптеках и крупных розничных магазинах.

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