Эксперт запустил сайт, на котором собраны уязвимости в коде вредоносов

Эксперт запустил сайт, на котором собраны уязвимости в коде вредоносов

Эксперт запустил сайт, на котором собраны уязвимости в коде вредоносов

Исследователь в области кибербезопасности Джон Пейдж запустил специальный веб-ресурс, на котором собраны уязвимости в коде популярных семейств вредоносных программ. Пейдж выразил надежду, что другие специалисты будут пользоваться информацией о багах для нейтрализации и удаления зловредов со скомпрометированных хостов.

Новый сайт получил имя «MalVuln», его можно посетить по адресу malvuln.com. Сам ресурс очень похож на аналогичные площадки, где выкладываются и сортируются уязвимости в коде. В случае проекта Пейджа там присутствуют имена уязвимых вредоносных программ, технические описания уязвимостей, а также содержится код эксплойтов.

По словам самого создателя MalVuln, он поднял сайт от скуки за время самоизоляции, к которой многих вынудила коронавирусная инфекция COVID-19. При этом Пейдж отметил, что ранее ничего подобного не было, поэтому его проект можно считать в какой-то степени уникальным.

В настоящее время MalVuln насчитывает 45 уязвимостей, часть которых содержится в актуальных и действующих вредоносах. Однако на ресурсе Пейджа перечислены бреши и в старых семействах (например, Bayrob).

Специалист просит обратить внимание, что на сегодняшний день на сайте размещены только те уязвимости, о которых знал он. Однако в будущем сторонние эксперты смогут сообщать о других багах вредоносных программ.

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