Команда BMW полгода наблюдала за проникшими в сеть компании хакерами

Команда BMW полгода наблюдала за проникшими в сеть компании хакерами

Команда BMW полгода наблюдала за проникшими в сеть компании хакерами

Немецкий производитель автомобилей BMW выявил и отслеживал группу киберпреступников, которой удалось проникнуть в сеть компании весной 2019 года. Как минимум полгода группировка пыталась получить доступ к коммерческой тайне немецкого машиностроителя.

Команда безопасности BMW вычислила присутствие киберпреступной группировки после того, как на одном из компьютеров корпорации был обнаружен инструмент для пентеста Cobalt Strike.

Этот инструмент обычно используют исследователи в области кибербезопасности, цель которых — симуляция различных сценариев атаки, максимально приближенных к реальности.

По словам команды специалистов BMW, злоумышленникам некоторое время позволяли свободно осуществлять свою кибероперацию. В это время сотрудники пристально следили за действиями хакеров, задачи были следующие: идентифицировать группировку, вычислить количество скомпрометированных систем, а также понять основной предмет интереса атакующих.

На прошлых выходных команда безопасности наконец выключила взломанный компьютер, ограничив киберпреступникам доступ к сети BMW.

Представители производителя автомобиля заявили, что атакующим не удалось выкрасть конфиденциальную информацию или коммерческую тайну корпорации.

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