Доля киберразведки в атаках выросла до 39% в первой половине 2025 года

Доля киберразведки в атаках выросла до 39% в первой половине 2025 года

Доля киберразведки в атаках выросла до 39% в первой половине 2025 года

В первом полугодии 2025 года почти 39% всех вредоносных действий в интернете были связаны с киберразведкой — сбором данных об уязвимостях веб-приложений. По сравнению с аналогичным периодом прошлого года доля таких атак выросла более чем в пять раз — с 6,8% до 38,65%.

Чаще всего, как отмечают специалисты BI.ZONE, разведывательная активность фиксировалась в трёх отраслях:

  • ИТ и телеком — 52,66% от всех атак в секторе. Множество веб-интерфейсов и открытых API делают его удобной целью для автоматизированного поиска уязвимостей.
  • Медиа — 80,25%. Постоянная доступность и публичность ресурсов привлекают внимание злоумышленников.
  • Ретейл — 90%. Большое количество площадок электронной коммерции стимулирует атаки с целью кражи пользовательских данных и доступа к платёжным системам.

Не так давно мы рассказывали, как киберразведка (Threat Intelligence) помогает в условиях целевых атак. А на мартовском эфире AM Live эксперты обсуждали, как опередить атакующих и защитить компанию с помощью киберразведки.

Рекомендуем также ознакомиться с нашим обзором рынка платформ и сервисов киберразведки (Threat Intelligence) в России и в мире.

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