Вышла версия ViPNet SafeBoot 3.2 с поддержкой ARM-платформ

Вышла версия ViPNet SafeBoot 3.2 с поддержкой ARM-платформ

Вышла версия ViPNet SafeBoot 3.2 с поддержкой ARM-платформ

Компания «ИнфоТеКС» выпустила новую версию ViPNet SafeBoot 3.2 (исполнение 2). Главное нововведение — возможность встраивания в ARM-платформы.

ViPNet SafeBoot 3 — это модуль доверенной загрузки, который сертифицирован ФСБ и ФСТЭК России и используется для проверки целостности компонентов компьютера и операционной системы на этапе загрузки.

Особое внимание в новой версии уделили ARM-платформам. Раньше заказчики часто отказывались от них, потому что было сложно пройти аттестацию рабочих мест: не хватало надёжных средств защиты на этапе загрузки ОС.

Теперь ViPNet SafeBoot 3.2 поддерживает ARM-платформы разных производителей и помогает решить эту проблему — создавая точку доверия к устройству и его системе.

Для работы на ARM-платформах ViPNet SafeBoot 3.2 требует наличия UEFI-окружения. Его можно реализовать с помощью EDK II — открытого проекта для создания UEFI-загрузчиков.

Сейчас модуль адаптирован для ARM-чипов Broadcom 2711/2837 и RockChip 3566/3568. Также добавили поддержку токенов и смарт-карт Форос и ESMART ГОСТ.

Разработчики обещают продолжать расширять список поддерживаемых ARM-платформ.

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