Злоумышленники пользуются правами отпускников

Злоумышленники пользуются правами отпускников

Злоумышленники пользуются правами отпускников

В сезон отпусков у киберпреступников появляются новые приемы, чтобы воспользоваться ситуацией и атаковать компанию, предупреждает ГК «Солар».

На время отпуска часть полномочий одного сотрудника передается другому. Это может касаться доступа в систему, возможности вносить в нее изменения, принятия решений.

Часто способы, которыми это осуществляется, далеки от лучших практик: сотрудники просто передают друг другу данные учетной записи, создаются «общие» пользовательские аккаунты с широким кругом полномочий или замещающему сотруднику дают дополнительные права, которые потом забывают отозвать.

Но избыточные привилегии — это повышенные риски в случае компрометации учетной записи. В начале года специалисты центра противодействия кибератакам Solar JSOC наблюдали аномальный рост таких инцидентов: 14% приходилось на несанкционированный доступ к информационным системам и сервисам, еще 6% — на компрометацию учетных записей. К концу полугодия в ГК «Солар» увидели тенденцию на наведение порядка в политиках и принципах управлений доступом. Автоматизировать этот процесс помогают системы контроля управления доступом.

Киберпреступники умело манипулируют эмоциями, вынуждая совершать ошибки из страха, под давлением авторитета или поддавшись спешке. Одна из популярных в последнее время фишинговых схем — письмо или сообщение от лица высшего руководства компании, в котором жертву либо предупреждают о скором звонке из органов власти, либо пугают уголовным разбирательством. Все чаще в таких схемах используются технологии дипфейка, когда с помощью нейросетей генерируются сообщения, которые произносятся голосом руководителя.

О том, что сотрудник компании находится в отпуске, мошенники могут узнать из соцсетей. А это значит, что можно воспользоваться ситуацией, надавив на два рычага: ограниченную коммуникацию с остальной командой и срочность. Злоумышленники, пользуясь этим, выманивают у сотрудников в отпуске пароли для входа в систему или вынуждают перевести злоумышленникам деньги под видом оплаты срочного заказа.

Сотрудники должны быть в курсе распространенных мошеннических схем и уметь распознавать подозрительные письма и сообщения. Потенциально небезопасные практики не должны быть в компании в порядке вещей, даже если они ускоряют процессы.

Также важно отслеживать любые отклонения от нормального поведения: активность в нерабочие часы или во время отпуска, резко возросшее число контактов с коллегами, с которыми обычно пользователь не взаимодействует, операции с большим объемом информации (перемещение, копирование, удаление файлов). С этим помогут справиться DLP-системы.

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