Kaspersky создала утилиту для обнаружения шпиона Pegasus на iPhone

Kaspersky создала утилиту для обнаружения шпиона Pegasus на iPhone

Kaspersky создала утилиту для обнаружения шпиона Pegasus на iPhone

Специалисты Kaspersky разработали новый метод обнаружения присутствия шпионского софта Pegasus на устройствах iPhone. Специальный инструмент поможет пользователям самостоятельно проверить свои смартфоны.

Созданная Глобальным центром исследований и анализа угроз (GReAT) тулза ищет ранее неизвестные следы в Shutdown.log. Помимо Pegasus, она может найти шпионские программы Reign и Predator.

Специалистам «Лаборатории Касперского» удалось выявить новые признаки заражения мобильных устройств на iOS Pegasus и его собратьями в системном логе — Shutdown.log. Этот файл можно найти в архиве системной диагностики любого iPhone.

Поскольку там содержатся сведения о каждой сессии перезагрузки, если владелец девайсы часто включает и выключает его, связанные с Pegasus аномалии проявляются в логе.

Например, эксперты Kaspersky нашли записи о зависших процессах, которые ассоциируются с Pegasus и мешают перезагрузке. Есть и другие признаки заражения, которые удалось собрать всем комьюнити.

Изучив информацию в Shutdown.log, «Лаборатория Касперского» нашла стандартные пути заражения в «/private/var/db/», совпадающие с атаками другим шпионов — Reign и Predator.

Чтобы проверить свой смартфон, можно воспользоваться утилитой Kaspersky.

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