Персональные данные стали стоить дороже в даркнете (DarkNet)

Персональные данные стали стоить дороже в даркнете (DarkNet)

Персональные данные стали стоить дороже в даркнете (DarkNet)

Узнать персональные данные абонентов и банковских клиентов теперь стоит дороже. Аналитики DeviceLock зафиксировали в даркнете рост цен на такие услуги с начала года. Специалисты предполагают, что рост цен обусловлен возросшим риском для «теневых» кибердеятелей — правоохранительные органы ведут активную борьбу с ними.

Таким образом, согласно информации DeviceLock, узнать у сотовых операторов имя, фамилию и паспортные данные теперь стоит на 25% дороже (это минимум). Также повысились цены на запрос детализации звонков и SMS-сообщений, в этом случае аж на 50% — от 2 до 20 тысяч рублей.

Однако самый серьезный скачок зарегистрирован по части получения банковских данных клиента. Цена выросла более чем на 50%, заявил глава DeviceLock Ашот Оганесян, чьи слова передает "Ъ". Выписку клиента банка из топ-10 за месяц можно получить за 8 тысяч рублей и выше. А вот полугодовая выписка будет стоить от 10 тысяч.

Удивительно, что на фоне резкого удорожания этих категорий сканы документов практически не приобрели в цене. Специалисты связывают это с минимальной ценностью таких данных для киберпреступников. Злоумышленники могут использовать их только для телефонного мошенничества или спама.

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