Ради фана: юный хакер загрузил шифровальщик в PyPI-репозиторий

Ради фана: юный хакер загрузил шифровальщик в PyPI-репозиторий

Ради фана: юный хакер загрузил шифровальщик в PyPI-репозиторий

Школьник-хакер из Вероны (что в Италии) в очередной раз продемонстрировал разработчикам, насколько важно уделять особое внимание тому, что ты скачиваешь из публичных репозиториев. Юный пакостник загрузил в репозиторий PyPI скрипты шифровальщика.

В результате на площадке Python Package Index осел ряд вредоносных Python-пакетов, в которых содержались скрипты программы-вымогателя. Это был якобы эксперимент.

Молодой человек назвал пакеты “requesys“, “requesrs“ и “requesr“ — типичные ошибочные написания слова “requests“, которое является также именем популярной легитимной HTTP-библиотеки для Python.

На вредоносный код в PyPI обратили внимание исследователи из Sonatype. Например, один из опасных пакетов — “requesys“ — загрузили около 258 раз, причём большинство загрузивших просто опечаталась при поиске пакета “requests“.

Скрипты, которые юный хакер спрятал в пакет, искали директории «Документы», «Загрузки», «Изображения» в системе Windows, а затем шифровали их содержимое.

Одна из версий пакета “requesys“ содержала код шифрования и расшифровки в виде простого текста на Python. А вот в других вариантах эксперты нашли обфусцированный Base64 исполняемый файл, что затруднило анализ.

Напомним, что в середине марта стало известно о популярном NPM-пакете, который вдруг стал вредоносным: портил файловые системы из России и Белоруссии.

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