За 2019 год FireEye обнаружила более 500 новых семейств вредоносов

За 2019 год FireEye обнаружила более 500 новых семейств вредоносов

За 2019 год FireEye обнаружила более 500 новых семейств вредоносов

Компания FireEye опубликовала новый отчёт, посвящённый проанализированным за 2019 год вредоносным программам. Специалисты представили интересную статистику относительно новых семейств и семплов вредоносов.

Согласно документу «Mandiant M-Trends 2020», в 2019 году FireEye анализировала 1,1 млн образцов в день.

Всего было выявлено 1268 семейств вредоносных программ. Самая интересная цифра касается новых типов зловредов, ранее никем не зафиксированных, — их обнаружили более 500 (41% от общего числа).

«В 2019 году мы выявили более 500 новых семейств вредоносных программ. Большинство обнаруженных образцов предназначены либо для Windows, либо для нескольких операционных систем», — гласит отчёт экспертов.

«Конечно, нам встречаются вредоносы, предназначенные исключительно для macOS и Linux, но они по-прежнему остаются в меньшинстве».

По данным FireEye, одна треть изученных в 2019 году атак была продиктована финансовыми интересами. Также существенным стимулом служила кража данных и шпионаж.

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