В 2019 году Google Play Protect заблокировал 1,9 млрд Android-вредоносов

В 2019 году Google Play Protect заблокировал 1,9 млрд Android-вредоносов

В 2019 году Google Play Protect заблокировал 1,9 млрд Android-вредоносов

Система защиты Google Play Protect, которую предустанавливают на каждое официальное мобильное устройство на Android, за 2019 год смогла заблокировать более 1,9 млрд попыток установки вредоносных приложений. Речь идёт о софте, размещённом в сторонних магазинах.

Большинству пользователей уже давно известно, что есть официальный магазин приложений — Google Play Store, а есть аналоги, где «подцепить» вредоносную программу гораздо проще, поскольку никто толком не проверяет опубликованный софт.

Согласно статистике, количество заблокированных Google Play Protect установок возросло. Например, в 2017 и 2018 годах сообщалось лишь о 1,6 миллиарде.

Такие показатели могут свидетельствовать о следующем: во-первых, Google Play Protect стал лучше ловить мобильные угрозы, во-вторых — можно смело говорить о росте числа пользователей, которых удаётся заманить в сторонние магазины и заставить установить сомнительный софт.

На представленной ниже инфографике, опубликованной ранее Google, можно отследить динамику детектирования и блокировки подозрительных или вредоносных приложений:

Ещё раз напомним, что устанавливать на смартфон программы из ненадёжных источников — не самая лучшая идея. Лучше попытаться найти аналог в Google Play Store, а в некоторых случаях даже полезнее заплатить за действительно качественное приложение с хорошими функциональными возможностями.

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