На Rutube обрушились 434 млн сетевых атак за полгода

На Rutube обрушились 434 млн сетевых атак за полгода

На Rutube обрушились 434 млн сетевых атак за полгода

Rutube пережил особенно бодрое первое полугодие 2026 года: с января по июнь на инфраструктуру видеоплатформы пришлось 434 млн сетевых атак. Одних DDoS-атак за этот период было больше 230. Это на 191% выше показателя за первое полугодие 2025 года и даже больше, чем за весь прошлый год.

Только во втором квартале системы защиты отразили 125 таких атак. Но одним DDoS дело не ограничилось.

За шесть месяцев специалисты зафиксировали и заблокировали 1,7 млн фишинговых атак. Более 20 тыс. из них содержали вредоносные программы.

В «Газпром-медиа холдинге» связывают происходящее с общим ростом числа атак на медиаиндустрию. Платформы с большой аудиторией становятся особенно заметной целью: ежедневно Rutube, по данным компании, используют более 20 млн зрителей.

В холдинге заявляют, что регулярно пересматривают систему защиты и считают устойчивость сервисов одним из главных приоритетов.

Цифры, впрочем, говорят сами за себя. За полгода Rutube пришлось отбиваться от сотен DDoS-атак, миллионов фишинговых попыток и сотен миллионов сетевых запросов явно не дружелюбного характера.

Похоже, в 2026 году видеоплатформы соревнуются уже не только за просмотры. Кто-то очень настойчиво проверяет их еще и на прочность.

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