Microsoft Forms теперь будет автоматически детектировать фишинг

Microsoft Forms теперь будет автоматически детектировать фишинг

Microsoft Forms теперь будет автоматически детектировать фишинг

Microsoft сообщила о внедрении функции проактивного детектирования фишинга в сервис Microsoft Forms. Microsoft Forms является частью Office 365, сервис предназначен для создания опросов и тестов. Люди используют Microsoft Forms для сбора данных для обратной связи.

Новая функция будет использовать машинное обучение для проактивного детектирования незаконного сбора паролей в формах и опросах, созданных с помощью Microsoft Forms.

Ранее эксперты в области безопасности уже сообщали, что киберпреступники используют Microsoft Forms для создания фишинговых страниц, предназначенных для сбора учетных данных.

«Мы задались целью сделать Forms более защищенным сервисом. Для этого мы активируем автоматическое детектирование фишинга, которое убережет пользователей от утечки персональных данных», — пишет Microsoft.

Помимо этого, пользователи смогут и сами сообщать о Forms-фишинге — с помощью специальной ссылки «Report abuse», которая будет расположена внизу каждой формы (под кнопкой «Submit»).

«Если вы подозреваете, что та или иная форма пытается собрать пароли и другую конфиденциальную информацию, сообщите об этом нам, чтобы уберечь себя и других пользователей от киберрисков», — объясняет техногигант.

Также Microsoft призывает не вводить в подобные онлайн-формы никакие важные данные — это наиболее эффективная защита от фишинговых схем с использованием Microsoft Forms.

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