Data61: Более 60% спама идёт из США, России и Украины

Data61: Более 60% спама идёт из США, России и Украины

Data61: Более 60% спама идёт из США, России и Украины

Деятельность спамеров из США, России и Украины совокупно составляет более 60% от всей подобной активности в период с 2007 по 2017 год. Об этом говорит отчёт, подготовленный CSIRO Data61.

Исследователи Data61 использовали машинное обучение, чтобы разделить злонамеренную активность на шесть классов: вредоносные программы, фишинг, мошеннические сервисы, нежелательные программы, эксплойты и спам.

Команда исследователей считает, что это первый и самый масштабный в своём роде отчёт. В частности, Дали Каафар, возглавляющий отдел исследований в Data61, заявил следующее:

«Мы пришли к выводу, что ранее в природе не было общедоступных данных подобного рода, которые бы помогли понять паттерны и тренды в мире киберугроз».

Также в отчёте сказано, что наиболее устойчивые киберугрозы, которые зачастую крайне сложно удалить, пришли из Китая.

По словам Каафара, исследование демонстрирует, как вредоносная активность распространяется по IP-адресам. При этом эксперт отметил, что самый «агрессивный» облачный сервер, располагающий большим количеством эксплойтов, был размещён на площадке Amazon.

Помимо этого, работа команды Data61 затрагивает тему фишинга. Подмечено, что с появлением смартфонов эта киберугроза стала постоянно расти. Дошло до того, что в 2017 году фишинг составил 30% от всей вредоносной активности.

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