G Data Software: Спам-письма можно узнать по ошибкам киберпреступников

G Data Software: Спам-письма можно узнать по ошибкам киберпреступников

Согласно данным специалистов лаборатории безопасности G Data Software, интернет-злоумышленников, рассылающих спам с опасными ссылками, нередко выдают стилистические, грамматические и пунктуационные ошибки, по которым пользователь может легко распознать мошеннические сообщения.



Как отмечают в G Data Software, для неспециалистов сложно составить и отправить сообщения на разных языках без единой ошибки, потому что для рассылки фишинга злоумышленникам из разных стран необходимо обращаться к адресату на его родном языке. Но так как далеко не все мошенники полиглоты, им приходится прибегать к помощи автоматических онлайн-переводчиков в целях «локализации» спама. Именно поэтому некоторые предположения нелогичны и звучат как «калька» с оригинального языка. Если же преступники не допускают каких-либо ошибок, такие атаки называют «сложными», говорится в сообщении компании.

Помимо грамматических ошибок, кибермошенники зачастую допускают в тексте оплошности, которые легко выдают природу сообщения. Как известно, большая часть спам-сообщений адресована пользователям от «банков». В частности, мошенники нередко присылают потенциальным жертвам письма о необходимости обновления системы безопасности счета или подтверждения личных данных. Однако автор письма может допустить ошибку в написании названия организации-отправителя.

Таким образом, если пользователь будет обращать внимание на подобные ошибки, то он становится менее подверженным компьютерным-атакам со стороны любителей легких денег, подчеркнули в G Data Software. Специалисты лаборатории G Data Software также советуют пользователям выполнять следующие действия при получении сообщения от незнакомых людей: при отсутствии счета на PayPal / «Яндекс. Деньги» / WebMoney/ «Деньги@Mail.ru» и др. не следует открывать сообщения о состоянии счета или возможных угрозах сервиса; получателю письма первым делом необходимо проветрить электронный адрес отправителя, поскольку вряд ли сотрудник банка будет иметь подобный адрес – lilly@free_email_provider; важно знать, адресовано ли письмо лично пользователю – так, приветствия типа «Dear bill_jones,» указывает на спам, потому что это лишь копия с электронного адреса пользователя перед @; большое количество ошибок в официальном письме из «банка» также указывает на мошенничество; перед нажатием на гиперссылку пользователю необходимо сначала навести мышку на ссылку, чтобы распознать её – банк с сайтом по адресу jgepi.h429.any_domain/login вряд ли долго продержался на рынке; адресату спам-письма не стоит обращать внимания на необходимость совершения электронных переводов по интернету; не следует нажимать на ссылку «отписаться от рассылки» (unsubscribe) в такого рода письмах – эта опция только подтверждает адрес, как активный, после чего пользователь рискует получить еще большее количество писем от неизвестных банков.

Источник

Cloud.ru добавил внешние языковые модели в Foundation Models

Cloud.ru расширил сервис Foundation Models: теперь в нём доступны не только модели, развернутые в собственной инфраструктуре компании, но и внешние большие языковые модели от глобальных провайдеров, включая Alibaba, DeepSeek, Z.ai и других.

Пользователи смогут выбирать открытые и проприетарные модели под разные задачи, подключать их через единый API или веб-интерфейс, сравнивать параметры и стоимость, а платить — за фактическое использование.

В Cloud.ru называют Foundation Models единой точкой доступа к широкому набору моделей. В компании также отмечают, что сервис должен стать альтернативой OpenRouter, который ушёл с российского рынка в июне 2026 года.

Отдельный акцент сделан на работе с данными. В платформе предусмотрены инструменты контроля и безопасности, включая Guardrails. Они позволяют проверять запросы, маскировать корпоративные и пользовательские данные и снижать риск утечек при использовании сторонних моделей. Если система обнаруживает чувствительные данные, такие случаи фиксируются в мониторинговых алертах.

При этом Cloud.ru продолжит предлагать модели, развернутые в собственной инфраструктуре, для сценариев, где важно соблюдение требований 152-ФЗ. Внешние модели добавляются как отдельный вариант для задач, где нужен более широкий выбор или быстрый доступ к новым решениям глобальных провайдеров.

Сейчас в каталоге Foundation Models представлено более 20 больших языковых моделей из семейств GLM, Qwen, DeepSeek, MiniMax, GigaChat и других. Среди внешних моделей уже доступна GLM-5.2, вышедшая на мировой рынок в конце июня и привлекшая внимание результатами в задачах кодинга и агентных сценариях.

Сервис Foundation Models был запущен в коммерческую эксплуатацию в ноябре 2025 года. С тех пор модели обработали 450 млрд токенов. Среди наиболее популярных сценариев использования в Cloud.ru называют разработку, клиентскую поддержку, продажи и создание контента.

По сути, Cloud.ru расширяет витрину моделей: часть можно использовать внутри собственной инфраструктуры компании, часть — подключать у внешних провайдеров, но через единый интерфейс и с дополнительным контролем данных.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru