Операторы DoppelPaymer атаковали Foxconn, требуют $34 млн

Операторы DoppelPaymer атаковали Foxconn, требуют $34 млн

Операторы DoppelPaymer атаковали Foxconn, требуют $34 млн

Компания Foxconn, крупнейший производитель электроники, стала жертвой операторов программы вымогателя. При этом злоумышленники выкрали важные файлы перед тем, как зашифровать все корпоративные устройства, до которых смогли добраться.

Оказалось, что за атакой стоит вымогатель DoppelPaymer, авторы которого уже успели выложить на специальном веб-сайте похищенные у Foxconn данные. К счастью, в опубликованных файлах нет никакой финансовой информации, также отсутствуют персональные данные сотрудников.

 

Сам инцидент произошёл в районе 29 ноября 2020 года, с тех пор официальный сайт тайваньского техногиганта демонстрирует посетителям ошибку.

 

По информации источников, знакомых с киберинцидентом, злоумышленники требуют у Foxconn 1804,0955 биткоинов, что равно приблизительно $34 686 000 по текущему курсу.

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