Лондон: Российские хакеры Turla атакуют организации, маскируясь под Иран

Лондон: Российские хакеры Turla атакуют организации, маскируясь под Иран

Лондон: Российские хакеры Turla атакуют организации, маскируясь под Иран

Американские и британские чиновники утверждают, что российские хакеры маскировали свои кибероперации под действия шпионских групп из Ирана. В таком виде они атаковали по меньшей мере 20 стран.

Речь идёт о группировке «Turla». Зарубежные оппоненты считают, что за действиями этих киберпреступников стоит ФСБ России.

Сегодня власти Британии и США заявили, что российские хакеры задействовали инструменты и компьютерную инфраструктуру Ирана в ходе атак на организации, расположенные в 20 странах. В Лондоне отметили, что подобные кампании проводились последние 18 месяцев.

Основная активность Turla наблюдалась на Среднем Востоке, однако пострадали также некоторые организации в Великобритании.

По словам Пола Чичестера, представителя Центра правительственной связи Великобритании, операции российских хакеров демонстрируют, насколько киберпреступные группы усовершенствовали методы маскировки своих атак.

Помимо этого, Чичестер назвал иранскую группировку, под которую пыталась замаскироваться Turla, — APT34. По данным исследователей, деятельность APT34 спонсируется правительством Ирана.

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