Kaspersky разрабатывает автомобильный шлюз безопасности — KASG

Kaspersky разрабатывает автомобильный шлюз безопасности — KASG

Kaspersky разрабатывает автомобильный шлюз безопасности — KASG

«Лаборатория Касперского» сообщила о разработке автомобильного шлюза безопасности — Kaspersky Automotive Secure Gateway (KASG) на базе операционной системы KasperskyOS. Он поможет обеспечить безопасность «умных» машин.

KASG можно будет установить на телематический или центральный блок автомобиля с архитектурой ARM. Шлюз поможет владельцу транспортного средства защитить его от взлома, а также обеспечит обновление электронных блоков машины по воздуху.

Параллельно KASG может собирать логи с внутренней сети автомобиля и отправлять их в центр мониторинга безопасности.

По словам «Лаборатории Касперского», к созданию KASG корпорацию подтолкнула публикация нормативных документов по кибербезопасности в сфере автопромышленности. Речь идёт о документах, которые подготовила комиссия при ООН WP.29, часть из которых вступила в силу с 2022 года.

В них говорится, что к 2024 году должна появиться система сертификации, согласно которой производители будут соблюдать требования по кибербезопасности и имплементировать в машинах защитные механизмы.

В частности, новые системы должны проектироваться и разрабатываться по принципу Secure-by-Design — обеспечение безопасности на всех этапах производственного процесса. У Kaspersky это реализуется за счёт собственной микроядерной операционной системы — KasperskyOS.

Антивирусный гигант обещает, что новый шлюз можно будет легко интегрировать в архитектуру электронных автомобильных систем, даже в старое поколение.

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