Avast: В 2018 году нас ждут кибератаки с использованием ИИ

Avast: В 2018 году нас ждут кибератаки с использованием ИИ

Avast: В 2018 году нас ждут кибератаки с использованием ИИ

В 2018 году, согласно новому отчету Avast, на цифровом ландшафте будет доминировать сочетание новых и традиционных киберугроз, в том числе первые кибератаки с использованием искусственного интеллекта. Кроме того, эксперты ожидают рост массовых атак и использования вирусов-вымогателей в качестве оружия, еще больше атак на устройства Интернета вещей и блокчейн-сервисы и популярность криптомайнеров.

«Благодаря тому, что растет числу систем машинного обучения с открытым исходным кодом, а стоимость мощного аппаратного оборудования значительно снизилась, киберпреступники сейчас могут использовать машинное обучение для обхода систем безопасности. Мы ожидаем что, технологии ИИ будут применяться не только для осуществления вредоносных атак, но и для проведения сложных фишинговых кампаний», — комментирует Ондржей Влчек, исполнительный вице-президент и генеральный директор по разработке продуктов и решений для домашних пользователей Avast.

Многие из угроз, которые мы наблюдали в 2017 году, будут по-прежнему нацелены на ПК, смартфоны и IoT-устройства, угрожая компаниям, персональным данным и конфиденциальности. Однако эксперты Avast прогнозируют смещение векторов атак в 2018 году — все более популярными становятся атаки на цепи поставок, а уязвимости RSA-шифрования открывают возможности для кражи данных и внедрения вредоносного кода в данные, подписанные цифровой подписью.

Согласно отчету Avast, киберпреступники будут чаще и агрессивнее использовать вредоносные программы в качестве оружия, атаковать сервисы на основе блокчейна по мере распространения технологии и чаще применять бесфайловые вредоносные программы. Кроме того, с ростом популярности криптовалюты будет появляться еще больше вредоносных программ для майнинга, кражи и мошенничества с криптовалютой.

В 2017 году главными мобильными угрозами стали программы-загрузчики, перехватчики root-доступа и фейковые приложения. Avast прогнозирует, что в 2018 году будет увеличиваться число поддельных приложений, а также мобильных банковских троянов и программ-вымогателей.

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