ChatGPT и DeepSeek пропускают до 50% уязвимостей в софте на Java и Python

ChatGPT и DeepSeek пропускают до 50% уязвимостей в софте на Java и Python

ChatGPT и DeepSeek пропускают до 50% уязвимостей в софте на Java и Python

Группа компаний «Солар» проверила, насколько хорошо большие языковые модели справляются с двумя самыми трудоёмкими задачами в безопасной разработке — триажем уязвимостей и их исправлением в коде. Итог исследования получился довольно показательный: популярные общедоступные модели ускоряют работу, но пока слишком часто ошибаются, чтобы полностью на них полагаться.

Эксперты Solar appScreener протестировали шесть LLM на 20 крупных приложениях на Java и Python, каждое объёмом более 100 тысяч строк кода. Для анализа использовали как облачные модели — GigaChat 3 PRO, ChatGPT 5.2 и DeepSeek 3.2, так и локальные решения on-premise, включая ChatGPT OSS, Mistral и специализированные модели DerTriage и DerCodeFix.

Сначала с помощью SAST-анализа в проектах нашли около 12 тысяч уникальных срабатываний, из которых почти 20% пришлись на уязвимости высокой критичности. После этого все модели получили одинаковый промпт с описанием уязвимости, фрагментом кода, трассой достижимости и идентификаторами CWE.

На этапе триажа результаты оказались неровными. В Java-проектах среди облачных моделей лучше всех выступил ChatGPT с точностью 60,9%, а DeepSeek показал лишь 50%. В Python-коде картина поменялась: DeepSeek добрался до 80%+, а ChatGPT показал 52,7%. Но лучший результат среди локальных решений продемонстрировала DerTriage — более 80% точности и для Java, и для Python.

С кодфиксом ситуация похожая. Для Java ChatGPT показал 61,8% точности, DeepSeek — 45,5%. В Python их показатели составили 46,6% и 44,8% соответственно. Локальная модель DerCodeFix снова оказалась впереди: 78,2% точности на Java и 83,1% на Python.

Главный вывод исследования простой: LLM действительно экономят время, но на самых ответственных этапах безопасной разработки универсальные модели пока не дают нужной надёжности. Если команда безоговорочно доверится таким инструментам, есть риск пропустить критичные уязвимости.

В «Соларе» также напоминают ещё об одной проблеме: использование облачных моделей может стать каналом утечки исходного кода. Поэтому для задач безопасной разработки компания рекомендует смотреть в сторону локальных моделей on-premise, которые работают в закрытом контуре и всё равно требуют проверки со стороны AppSec-инженера.

Мошенники превращают iPhone в кирпич через моды Telegram

В России появилась новая мошенническая схема, нацеленная на владельцев iPhone и iPad. Злоумышленники предлагают установить якобы «прокачанные» версии Telegram с дополнительными возможностями: встроенным VPN, анонимным номером, доступом к удалённым перепискам и даже бесплатным Premium. Но на деле всё заканчивается куда прозаичнее: устройство блокируют, а с владельца потом требуют деньги за разблокировку.

О новой схеме рассказали специалисты компании F6. По их данным, с 9 февраля по 5 марта 2026 года одна из групп, работающих по такому сценарию, похитила у пользователей в России почти 3 млн рублей.

Схема построена на актуальной повестке. На фоне замедления Telegram в России и разговоров о возможной блокировке мессенджера мошенники играют на тревоге пользователей, которые ищут способы сохранить доступ к сервису при любом развитии событий.

В качестве приманки используются так называемые моды Telegram — модифицированные версии приложения, которых нет в App Store. Пользователям обещают заманчивый набор функций: обход ограничений, режим инкогнито, просмотр удалённых сообщений, доступ к закрытым каналам и прочие «секретные возможности». Среди названий таких сборок фигурируют ToxicGram, DarkGram, HakoGram, HoloGram, AstroGram и Doxogram.

 

Дальше в ход идёт Telegram-бот. Он объясняет, что нужный мод нельзя установить из официального магазина, поэтому якобы нужно подключиться к другой учётной записи Apple. Мошенники называют это «передачей айклауда» и высылают инструкции: выйти из своего аккаунта и войти в чужой Apple ID по присланным логину и паролю.

 

И вот здесь для пользователя начинается самое неприятное. Как только устройство привязывается к подставному Apple ID, злоумышленники блокируют iPhone или iPad. После этого на экране оставляют контакты для связи, а дальше уже под видом «поддержки Apple» или неких специализированных сервисов начинают вымогать деньги за возврат доступа.

 

Причём многие жертвы даже не понимают, что общаются всё с теми же мошенниками, которые их и заблокировали. По данным F6, за разблокировку обычно требуют от 10 до 60 тысяч рублей. Сумма зависит от модели устройства. Чем дороже и новее гаджет, тем выше «тариф».

Средняя сумма списаний в этой схеме составила 11 837 рублей, но в компании подчёркивают, что реальные потери часто оказываются выше: многие переводят деньги злоумышленникам не одним платежом, а частями.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru