Panda: скорость появления новых вредоносных кодов возросла на четверть

Panda: скорость появления новых вредоносных кодов возросла на четверть

Согласно последнему отчёту антивирусной лаборатории PandaLabs за первый квартал текущего года, количество активных в данный период времени угроз увеличилось по сравнению с прошлым годом. На протяжении первых трех месяцев 2011 года лаборатория PandaLabs в среднем ежедневно обнаруживала около 73 000 новых образцов вредоносного программного обеспечения, большинство которых оказались троянами. Что характерно, было зафиксировано увеличение количества появляющихся ежедневно угроз на 26% по сравнению с аналогичным периодом прошлого года.



В то время как лаборатория PandaLabs в течение 2010 года ежеквартально наблюдала постепенное увеличение количества вновь появляющихся угроз, рост был не столь заметен по сравнению с резким скачком показателя в последние два квартала.

Стоит отметить, что трояны всё ещё остаются наиболее распространённым типом угроз и на данный момент составляют 70% от общего числа вредоносного программного обеспечения. Это неудивительно, учитывая насколько прибыльным для мошенников может быть использование троянов, сообщает cybersecurity.ru

Технический директор антивирусной лаборатории PandaLabs Луи Корронс комментирует ситуацию: «Распространение программ в Интернете, позволяющих людям без специальных знаний запросто создавать трояны и организовывать нелегальный бизнес, особенно если это может обеспечить доступ к банковским реквизитам, влечёт за собой невероятный рост количества троянов в сети».

Не все виды троянов распространяются с одинаковой скоростью. Проанализировав подклассы обнаруженного вредоносного программного обеспечения, антивирусная лаборатория PandaLabs пришла к выводу о том, что количество банковских троянов уменьшилось, количество ботов осталось на том же уровне, а популярность поддельного антивирусного программного обеспечения снизилась. Тем не менее, число "загрузчиков" (downloader) значительно увеличилось. Так называемые загрузчики являются подклассом троянов, которые, однажды заразив компьютер пользователя, автоматически подключаются к сети Интернет и загружают ещё больше вредоносного прогреммного обеспечения. Хакеры часто используют этот метод, поскольку сам загрузчик небольшой по объёму (он содержит всего несколько строк кода), и может проникнуть на компьютер пользователя совершенно незаметно в отличие от других троянских программ.

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