Google привлёк ESET и Lookout для сканирования Android-приложений

Google привлёк ESET и Lookout для сканирования Android-приложений

Google привлёк ESET и Lookout для сканирования Android-приложений

Google привлёк три компании, специализирующиеся на кибербезопасности — ESET, Lookout и Zimperium, — для более эффективного сканирования официального магазина Android-приложений Play Store.

В результате появился новый проект — App Defense Alliance, задача которого — объединить движки для сканирования вредоносных программ и других киберугроз.

По мнению Google, такая реализация повысит эффективность санирования приложений для Android на этапе проверки (до того, как они будут опубликованы в официальном магазине).

На сегодняшний день присылаемые разработчиками приложения проверяют сотрудники Google с помощью системы Bouncer и инструмента Google Play Protect.

Интернет-гигант ранее утверждал, что такой подход позволяет детектировать тысячи вредоносных Android-приложений, пытающихся пробраться в Google Play Store.

Однако всем понятно, что свои недостатки при таком сканировании всё же были. Тому подтверждением являются участившиеся в последнее время случаи проникновения в магазин откровенно злонамеренных программ.

При этом злоумышленники, естественно, затачивают свои инструменты под обход Bouncer и Play Protect. Именно поэтому Google решил привлечь ESET, Lookout и Zimperium, с чьей помощью корпорация планирует повысить безопасность Play Store.

На прошлой неделе эксперты компании Bitdefender решили описать все методы, помогающие злоумышленникам обходить защитные меры Google Play Store.

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