Сбербанк: В 2019 году мировая экономика потеряет $2,5 трлн от кибератак

Сбербанк: В 2019 году мировая экономика потеряет $2,5 трлн от кибератак

Сбербанк: В 2019 году мировая экономика потеряет $2,5 трлн от кибератак

Сумма ущерба мировой экономики от кибератак будет расти, считают в Сбербанке. Уже текущий год может принести до $2,5 триллионов убытков от действий киберпреступников. Эта цифра в 1,6 раза больше, чем аналогичный показатель прошлого года.

По словам специалистов крупнейшей российской кредитной организации, в дальнейшем сумма ущерба от киберпреступлений может продемонстрировать экспоненциальный рост.

Таким образом, по некоторым расчетам, ущерб от кибератак вкупе с затратами на безопасность может вылиться в $120 триллионов к 2030 году.

«Если в прошлом году убытки компаний достигли $1,5 триллионов, то в 2019 году, по прогнозу Сбербанка, они достигнут $2,5 триллионов», — заявили в Сбербанке.

Специалисты Сбербанка подчеркивают, что росту суммы ущерба способствует небывалое развитие цифрового мира, которое движется семимильными шагами. Уже к 2022 году к Сети будет подключен 1 триллион устройств.

Помимо этого, все больше трафика будут потреблять установленные в квартирах различные IoT-устройства.

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