Из-за COVID-19 число уязвимых компьютеров в России увеличилось на 230%

Из-за COVID-19 число уязвимых компьютеров в России увеличилось на 230%

Из-за COVID-19 число уязвимых компьютеров в России увеличилось на 230%

Из-за вынужденной самоизоляции, вызванной распространением коронавирусной инфекции COVID-19, число уязвимых Windows-компьютеров в России увеличилось на 230%. Соответствующую статистику, согласной которой эта цифра составила 101 тысячу, представили специалисты компании DeviceLock.

Как пояснил основатель DeviceLock Ашот Оганесян, основная угроза для компьютеров кроется в возможности удалённого подключения по протоколу RDP, безопасность которого за последнее время не раз становилась объектом обсуждения.

Также Оганесян отметил, что большая часть компаний разрешают подключаться по RDP только с помощью VPN. Тем не менее где-то сотрудники проходят аутентификацию без пароля, а это представляет серьёзную опасность для корпоративных сетей.

Эскперты Positive Technologies со своей стороны обращают внимание на наличие уязвимостей и в VPN-клиентах, которые также могут поспособствовать проникновению злоумышленников в инфраструктуру организации.

Специалисты JSOC CERT тоже высказались по данному вопросу, подчеркнув, что большинство компаний выбрали самый простой способ удалённого подключения сотрудников. Отсюда и серьёзные проблемы в виде масштабных кибератак.

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