Группа Magecart с апреля разместила вредоносный код на 17 тыс. сайтов

Группа Magecart с апреля разместила вредоносный код на 17 тыс. сайтов

Группа Magecart с апреля разместила вредоносный код на 17 тыс. сайтов

Киберпреступная группировка Magecart опять появилась в заголовках — на этот раз исследователи компании RiskIQ сообщили, что с апреля преступникам удалось взломать и разместить код более чем на 17 тыс. доменов.

Таких результатов группировка смогла добиться за счет сканирования неправильно сконфигурированных серверов AWS S3. В результате злоумышленники добавили вредоносный код в JavaScript-файлы, которые использовались на активных сайтах.

В общей сложности специалисты RiskIQ обнаружили злонамеренный код Magecart более чем на 17 тыс. сайтов, часть из которых входит в список Alexa Top 2000.

Поскольку Magecart специализируется на краже платежных данных посетителей сайта, можно предположить, что вредоносный код как раз перехватывал данные карт и передавал их киберпреступникам.

На этой неделе Magecart уже второй раз фигурирует в новостях. Буквально несколько дней назад эксперты предупредили о крупномасштабной кампании, в ходе которой злоумышленники скомпрометировали 962 онлайн-магазина, работающих на Magento. На всех сайтах был найден вредоносный JavaScript.

Тогда о вредоносной кампании сообщили сотрудники Sanguine Security.

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