Nokia расследует возможную утечку исходного кода

Nokia расследует возможную утечку исходного кода

Nokia расследует возможную утечку исходного кода

Финский техногигант Nokia пытается найти признаки взлома стороннего вендора после того, как один из киберпреступников разместил объявление о продаже  якобы украденного у компании исходного кода.

Изданию BleepingComputer представители Nokia подтвердили, что корпорация в курсе сообщений о взломе подрядчика и краже внутренних данных.

Ранее некий хакер под псевдонимом IntelBroker утверждал, что ему удалось заполучить исходный код, принадлежащий Nokia, в ходе взлома стороннего подрядчика.

 

По словам IntelBroker, в скомпрометированной базе содержатся SSH- и RSA-ключи, исходный код, логины BitBucket, SMTP-аккаунты, вебхуки и жёстко запрограммированные учётные данные.

Киберпреступник утверждает, что взломать удалось вендора SonarQube, причём с помощью логина и пароля по умолчанию. В результате хакеру якобы удалось добраться до Python-проектов компании, включая принадлежащий Nokia код.

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