PT Sandbox добавили в реестр российских программ с ИИ

PT Sandbox добавили в реестр российских программ с ИИ

PT Sandbox добавили в реестр российских программ с ИИ

Песочница PT Sandbox первой среди других продуктов этого класса была отмечена в едином реестре российских программ как продукт, использующий технологии искусственного интеллекта. Продукт предназначен для защиты от целевых и массовых атак, в которых применяется современные вредоносные программы.

ML-система PT Sandbox анализирует более 8500 признаков поведения объекта с точки зрения тех процессов, которые они запускают. Процессы, в свою очередь, создают системные вызовы, мы учитываем их последовательность и некоторые паттерны.

Благодаря такому комплексному анализу повышается точность выявления неизвестных целенаправленных угроз. Например, на одной из кибербитв Standoff атакующие запустили вредоносную программу, которая перед началом своей активности создала цепочку подпроцессов в количестве 100 штук.

ML-решение заметило эту аномалию, в то время как классической сигнатуры[3] для ее обнаружении в продукте не было. Так алгоритм, помимо прочего, помогает расширять экспертизу, используемую в PT Sandbox.

Эксперты продолжают тестировать модель на новых данных, повышая точность обнаружения угроз, а также обучать ее с учетом особенностей IT-инфраструктуры клиентов.

«Злоумышленники постоянно совершенствуют вредоносное ПО, стремясь сделать его невидимым для классических средств защиты, — комментирует Сергей Осипов, руководитель направления защиты от вредоносного ПО в компании Positive Technologies. — Передовая песочница PT Sandbox обнаруживает такие программы в файлах. Продукт проводит комплексные и глубокие проверки, в том числе с помощью ML-системы, которая реализует поведенческий анализ трасс процессов и обнаруживает в них вредоносное и нетипичное ПО. Запись в реестре российского ПО официально признает, что продукт содержит технологии искусственного интеллекта. Это подтверждение будет важно в первую очередь тем компаниям, для которых наличие технологий ИИ в продукте — обязательное условие».

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