Новая схема фишинга против релокантов

Новая схема фишинга против релокантов

Новая схема фишинга против релокантов

DLBI, российский сервис отслеживания утечек данных, обнаружил расширяющуюся фишинговую кампанию, ориентированную на русскоговорящих пользователей YouTube и зарубежных соцсетей.

Злоумышленники массово публикуют в YouTube и соцсетях русскоязычные объявления от имени различных несуществующих киберполиций, Интерпола, ЕЦБ и даже совета ЕС с предложениями вернуть деньги, украденные брокерами, криптосервисами и другими финансовыми институциями.

При переходе на страницу фишингового сайта предлагается подтвердить свой аккаунт в соцсети, а также ввести данные карты якобы для проведения процедуры возврата средства. После этого происходит хищение данных карты, а также «угон» учетных записей, который затем используются размещения аналогичных объявлений.

Кампания, как отметили в DLBI, ориентирована на релокантов, которые часто используют различные «черные» и «серые» схемы для вывода активов из России, обходя заблокированные вследствие санкционной политики банковские каналы.

По данным DLBI, только с начала августа Meta (признана экстремистской организацией и запрещена в России) получила более 500 жалоб на подобные объявления, что говорит о высокой эффективности фишинговой схемы как минимум в части кражи учетных записей.

Однако реакция как автоматических, так и живых модераторов на жалобы остается вялой: удаляются с первого раза менее 10% фишинговых объявлений, еще около 30% – после запроса повторной проверки. Более половины объявлений злоумышленников остаются активными до исчерпания лимита рекламного аккаунта.

Сами мошенники также совершенствуют схемы обмана. Так, в объявлениях они стали активно использоваться омоглифы (символы, внешне сходные с буквами русского алфавита, но имеющие другие коды). Таким образом преступники пытаются обмануть алгоритмы автоматической модерации.

Как отметил основатель сервиса DLBI Ашот Оганесян, мошенники всегда стараются получить что-то с уже обманутых пользователей и чаще всего под предлогом вернуть украденные ими же деньги, однако в данном случае, опасность представляет именно вирусность кампании, когда каждый взломанный аккаунт начинает работать на ее продвижение:

«Вопрос также вызывает пассивность модераторов крупнейших соцсетей, пропускающих весь этот фрод. Вероятно, после запрета работы в России, они кардинально сократили подразделения, отвечающие за русскоязычный контент, а AI не справляется с великим и могучим русским языком. В такой ситуации я бы посоветовал пользоваться российскими ресурсами, где нет проблем с модерацией и уровень фишинга значительно ниже. В любом случае, не стоит верить тому, что кто-то, кроме правоохранительных органов,  вернет вам украденное. Но даже последние вряд ли попросят у вас данные карты, включая CVC-код».

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