Positive Technologies открыла доступ к детектору вредоносных Python-пакетов

Positive Technologies открыла доступ к детектору вредоносных Python-пакетов

Positive Technologies открыла доступ к детектору вредоносных Python-пакетов

Positive Technologies запустила сервис PT PyAnalysis, предназначенный для обнаружения подозрительных и вредоносных Python-пакетов. Теперь компания объявила о старте сбора заявок на ранний доступ к новому инструменту.

Проблема разработчиков, использующих Python-пакеты, давно известна: приходится внимательно изучать внешние зависимости и учитывать их анализ при разработке.

Специалисты Positive Technologies на протяжении восьми месяцев изучали репозиторий PyPI и за это время смогли обнаружить 175 вредоносных пакетов. Интересно, что некоторые из них находились там с 2018 года.

Из вредоносных программ в таких пакетах были выявлены трояны, похищающие данные пользователей (63%), бэкдоры (20%), загрузчики (6%) и программы-вымогатели (1%).

Интересно также, что средняя продолжительность жизни вредоносного пакета до его удаления составила 13 дней. В течение этих двух недель злоумышленники могут неоднократно заразить устройства пользователей софта.

Авторы вредоносных пакетов маскируют их под легитимные и чаще всего применяют для кражи данных. Несмотря на собственную систему проверки кода на pypi.org (Malware Checks), эксперты Positive Technologies указывают на её несостоятельность: достаточно легко обходится.

По словам специалистов, PyAnalysis уникальна максимальной автоматизацией. Например, пользователь может через API отправить название Python-пакета на проверку, после чего получит оценку его опасности. Предусмотрены вердикты «clean», «suspicious», «malicious».

Более того, сервис подробно объяснит, почему тот или иной пакет является вредоносным. Оставить заявку на доступ к сервису можно на странице PT PyAnalysis.

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