Минобороны начинает внедрять технологию блокчейн для защиты от кибератак

Минобороны начинает внедрять технологию блокчейн для защиты от кибератак

Минобороны начинает внедрять технологию блокчейн для защиты от кибератак

Министерство обороны Российской Федерации начало внедрять технологию блокчейн. По словам ведомства, такие меры помогут выявлять кибератаки на КИИ, а также поспособствуют защите баз данных.

Для реализации этого проекта власти планируют создать специальную научную лабораторию на базе инновационного технополиса «Эра», который строится в Анапе. «Эра» должен стать военным аналогом «Сколково».

Эта лаборатория будет заниматься изучением применения технологии блокчейн для выявления кибератак.

«Зачастую при несанкционированном проникновении в устройство злоумышленник подчищает журнал доступа, расположенный на нем, скрывая следы атаки. Используя распределенный на несколько устройств журнал (например, в виде блокчейна), можно свести к минимуму такой риск», — цитируют СМИ комментарии эксперта «Лаборатории Касперского» Алексея Маланова.

Герман Клименко, председатель совета Фонда развития цифровой экономики, считает, что блокчейн-технология может пригодиться военным, так как ее уже используют гражданские организации.

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