Microsoft: В 2018 году фишинга стало больше на 250%

Microsoft: В 2018 году фишинга стало больше на 250%

Microsoft: В 2018 году фишинга стало больше на 250%

Количество фишинговых атак в период с января по декабрь 2018 года увеличилось на 250%, такими данными располагает корпорация Microsoft. При этом атакующие используют множество точек атак в рамках одной кампании, перемещаясь между ними. Также меняются URL и серверы, с которых отправлены фишинговые письма.

Согласно опубликованному Microsoft отчету «Security Intelligence Report Volume 24», киберпреступники пытаются разнообразить инфраструктуру своих фишинговых кампаний.

Например, сайты для взаимодействия и различные сервисы, предназначенные для расшаривания документов, используются злоумышленниками в качестве хостеров для фейковых форм входа, а также вредоносных составляющих.

«Наши специалисты наблюдали рост случаев использования скомпрометированных аккаунтов для дальнейшего распространения вредоносных электронных писем. Как внутри, так и снаружи организации», — пишет Microsoft.

Также фишинг остался излюбленным методом киберпреступников, которые, действуя в несколько этапов, стараются установить на компьютер жертвы целый набор вредоносных программ.

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