Google затачивает Gmail под борьбу с фишингом и спамом по теме COVID-19

Google затачивает Gmail под борьбу с фишингом и спамом по теме COVID-19

Google затачивает Gmail под борьбу с фишингом и спамом по теме COVID-19

Google приспосабливает модели машинного обучения для защиты Gmail от мошенников, киберпреступников и правительственных хакеров, эксплуатирующих тему пандемии новой коронавирусной инфекции COVID-19.

Многие специалисты в области кибербезопасности обращают внимание на возросшее количество фишинговых писем, в которых фигурирует тема COVID-19.

Сам Google, например, на прошлой неделе заблокировал 18 миллионов фишинговых писем с темой коронавирусной инфекции. Что касается COVID-спама, то здесь всё ещё хуже — каждый день интернет-гигант отсекает 240 млн таких сообщений.

Само собой, такая ситуация вынуждает корпорации вроде Microsoft и Google адаптировать защиту своих продуктов. Основная задача — уберечь пользователей от постоянно видоизменяющихся вредоносных писем, авторы которых стараются нажиться на непростой эпидемиологической ситуации в мире.

Аналитики Google отметили растущее число электронных писем, имитирующих уведомления от Всемирной организации здравоохранения (ВОЗ). Как правило, мошенники пытаются заставить жертв перевести на их счёт средства или распространяют вредоносные программы.

На прошлой неделе команда Group-IB подсчитала, что 65% фишинговых писем с темой COVID-19 доставляют шпионские программы.

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