В Telegram набирает обороты целевой фишинг

В Telegram набирает обороты целевой фишинг

В Telegram набирает обороты целевой фишинг

Специалисты сообщают о новой схеме кражи телеграм-аккаунтов. В качестве жертвы, как правило, намеренно выбирают отдельного пользователя, пытаясь найти к нему подход, что делает атаки более эффективными.

Как рассказали «Известиям» эксперты компании «Инфосистемы Джет», потенциальную жертву сначала изучают через профили в социальных сетях. Именно так киберпреступники узнают привычки, увлечения, контакты и стиль общения пользователя.

Имея столько информации, мошенникам гораздо проще вызвать доверие и минимизировать подозрения юзера. После сбора сведений злоумышленники добавляют человека в группу, где сидит некий бывший коллега или знакомый.

Пользователя просят помочь победить в голосовании (первый звоночек, ибо таких схем с голосованием было до этого достаточно много), для чего нужно пройти по ссылке.

Если жертва клюнет и нажмёт на кнопку «Проголосовать», выскочит окно аутентификации, где нужно ввести учётные данные от аккаунта в соцсетях. Там есть и аутентификация через Telegram, которую, по словам исследователей, выбирают чаще всего.

Далее система попросит ввести код подтверждения, который вместе с логином и паролем отправятся злоумышленникам. После этого с вашим аккаунтом можно делать всё, что пожелаешь: рассылать спам, мошеннические сообщения, а можно и требовать выкуп за возврат учётной записи.

Потребление китайских LLM в России выросло более чем в 11 раз

Российские компании резко нарастили использование китайских больших языковых моделей. По данным MWS Cloud, за первое полугодие 2026 года бизнес израсходовал более 400 млрд токенов — в 11,3 раза больше, чем за весь 2025-й, когда показатель составлял 39,1 млрд.

Безоговорочным лидером осталось семейство Qwen. В 2025 году на него приходилось 20 млрд токенов и 51,1% потребления, а за первые шесть месяцев 2026-го — уже 261,1 млрд и 59,1%.

Второе место сохранила GLM: 91,2 млрд токенов и 20,7%. А вот DeepSeek, занимавшая годом ранее третью строчку, уступила её Kimi. Модели этого семейства набрали 81,4 млрд токенов и 18,4%. Китайская нейросетевая гонка идёт настолько бодро, что вчерашний фаворит сегодня уже ищет себя за пределами пьедестала.

Статистика основана на данных платформ MWS GPT Model Hub и MWS GPT. Их основными клиентами выступают крупные компании. Бизнес использует LLM для работы чат-ботов, персонализации рекламы, подготовки рассылок и описаний товаров, а также анализа отзывов и обращений клиентов. В общем, нейросетям поручают всё, что нужно делать круглосуточно, быстро и желательно без жалоб на понедельник.

По оценке MWS Cloud, весь российский рынок LLM в 2026 году вырастет на 35%, до 19,6 млрд рублей. Облачный сегмент, включающий доступ к моделям по SaaS и API, приблизится к 1,5 млрд рублей.

На фоне спроса MWS Cloud расширила каталог Model Hub почти вдвое — до 17 моделей. В него вошли GLM 5.2, Kimi K2.6, Qwen3.6, Gemma 4, GPT OSS, а также средства распознавания и синтеза речи и реранкеры для поисковых систем и RAG-конвейеров. Доступ предоставляется через единый OpenAI-совместимый API.

Судя по объёму токенов, российский бизнес уже не экспериментирует с китайскими LLM. Он кормит ими рабочие процессы — и аппетит растёт быстрее, чем успевает обновляться каталог моделей.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru