Жителя Волжского будут судить за блокировку белорусских компьютеров

Жителя Волжского будут судить за блокировку белорусских компьютеров

Жителя Волжского будут судить за блокировку белорусских компьютеров

40-летнему жителю Волжского вменяется создание и распространение вредоносных программ, блокирующих работу браузеров на компьютерах пользователей. Как утверждает следствие, с конца 2015 года и до конца 2016 обвиняемый занимался киберпреступной деятельностью.

Злоумышленник атаковал жителей Беларуси, в его злонамеренной деятельности ему помогали сестра и двое знакомых. Схема была стандартная для всех видов программ-вымогателей — жертве отображалась информация о том, что ее компьютер заблокирован полицией Беларуси за просмотр порнографии.

Далее от пользователя требовался выкуп в размере 750 тысяч белорусских рублей (около 1700 российских рублей), которые нужно было перевести на анонимный счет. Отмечается, что от атак киберпреступника пострадали 197 граждан.

На этом этапе оперативно включились правоохранительные органы, которые заблокировали счета злоумышленника и объявили его в розыск. Обвиняемый был пойман в аэропорту Москвы.

Сообщается, что волжанин признали свою вину и частично возместил ущерб.

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