Веб-мастеры оказались невосприимчивы к предупреждениям специалистов по безопасности

Веб-мастеры оказались невосприимчивы к предупреждениям специалистов по безопасности

...

Одним из основных способов распространения нежелательной корреспонденции и вредоносного программного обеспечения в наши дни является взлом и последующая модификация легитимных веб-ресурсов. В то же время, как выяснил исследователь из компании Sophos, разработчики и администраторы скомпрометированных сайтов вовсе не горят желанием бороться с последствиями таких инцидентов.



В сущности, очевиден тот факт, что взломанный легитимный узел Интернета может распространять инфекцию сколь угодно долго - до тех пор, пока веб-мастер не соберется устранить опасное содержимое. Однако ответственных лиц нужно еще и убедить в необходимости провести соответствующие мероприятия - а это вовсе не так просто, как может показаться на первый взгляд.


Проблема осложняется еще и тем, что признаки заражения далеко не всегда очевидны для неподготовленного человека (а администраторов тех или иных ресурсов Интернета не всегда можно назвать экспертами в области безопасности). Например, некоторые скрипты выводят вредоносный код только в том случае, если посетитель пришел на сайт из поисковой системы.


Ведущий вирусный аналитик Sophos Фрэйзер Говард рассказал о своеобразном эксперименте, итоги которого он подвел на днях. В течение полутора лет специалист собирал данные о реакции веб-мастеров на письменные уведомления об инфекциях или взломах, и результат оказался неутешителен. "Заключение было очевидно: абсолютное большинство адресатов просто мне не поверило", - пишет г-н Говард.


"Большинство моих писем попросту не было принято к сведению: никаких ответов не поступило, а сайты так и остались скомпрометированными", - продолжает аналитик. - "От некоторых жертв я все же получил отклики, но достаточно лишь сказать, что тон некоторых таких сообщений граничил с откровенно враждебным или даже угрожающим".


В целом у специалиста сложилось ощущение, что многих разработчиков и администраторов волнует только доступность их Интернет-узла и нормальное отображение его страниц; к фоновым же процессам и прочей закадровой деятельности ответственные лица определенно не проявили никакого заметного интереса.


Возможно, новые уведомления Google о вероятной компрометации веб-ресурсов, появление которых в поисковой выдаче способно нанести некоторый репутационный ущерб инфицированным сайтам, все же заставят веб-мастеров вплотную заняться вопросами безопасности. Рассуждения же о потенциальном вреде для посетителей для них, по-видимому, слишком абстрактны.


Softpedia

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