BI.ZONE Threat Intelligence получил инструмент на базе матрицы MITRE ATT&CK

BI.ZONE Threat Intelligence получил инструмент на базе матрицы MITRE ATT&CK

BI.ZONE Threat Intelligence получил инструмент на базе матрицы MITRE ATT&CK

BI.ZONE Threat Intelligence получил новый аналитический инструмент на базе матрицы MITRE ATT&CK. На единой информационной панели, которая появилась в новой версии портала, представлены все методы отслеживаемых киберпреступных группировок.

Пользователи BI.ZONE Threat Intelligence теперь могут самостоятельно сформировать необходимые срезы данных, а также экспортировать эту информацию в различных ресурсах.

Упомянутая выше единая информационная панель опирается на сведения более чем о 70 кластерах активности, за которыми наблюдают специалисты BI.ZONE Threat Intelligence.

Определившись с интересующей техникой, заказчик сможет просмотреть детализированный список подтехник, для каждой из которых будет приведёт следующий набор данных:

  • список кибергруппировок, которые ее использовали;
  • подробное описание применённых процедур;
  • информацию о командных строках, вредоносных программах и других инструментах, связанных с каждой из процедур.

Фильтры позволяют отсортировать вывод по странам и атакуемым отраслям. Помимо этого, пользователю доступны срезы по кластерам активности, вредоносным программам и инструментам для атак.

Как отметил Олег Скулкин, руководитель BI.ZONE Threat Intelligence, компания решила пойти дальше обычного использования матрицы MITRE ATT&CK и сделала на её основе аналитический инструмент с высокой детализацией данных, благодаря чему компании смогут в любой момент получить полные и актуальные сведения киберразведки.

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