Akamai рассказала о 3 млрд атаках российских ботов на ритейл

Akamai рассказала о 3 млрд атаках российских ботов на ритейл

Akamai рассказала о 3 млрд атаках российских ботов на ритейл

Специалисты Akamai проанализировали кибератаки на бизнес-отрасли, в ходе которых киберпреступники пытаются использовать похищенные учетные данные. Исследование вредоносной деятельности велось в период с 1 мая по 31 декабря 2018 года. Одним из основных источников кибератак эксперты назвали Россию.

Всего за восемь месяцев Akamai зафиксировала 27 985 920 324 попыток злоупотребления учетными данными. Выходит, что более 115 миллионов таких попыток компрометации аккаунтов происходили ежедневно.

«Причина этих атак довольно заурядная — киберпреступники ищут данные: персональную информацию, баланс аккаунтов и другие сведения, представляющие ценность», — пишут в отчете (PDF) специалисты Akamai.

«Их цель — обменять бонусные баллы на деньги у различных ритейлов».

Попытки скомпрометировать учетные данные производились ботами, немалая часть которых действовала из России — 3 052 592 843. Однако первое место все же держит США — 8 921 290 730.

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