Госслужащие и военные США подверглись целевой атаке через Gmail

Госслужащие и военные США подверглись целевой атаке через Gmail

Google объявила о факте обнаружения целевой фишинговой атаки, предпринятой некими злоумышленниками против учетных записей Gmail, принадлежащих ряду китайских оппозиционных политических деятелей, американских правительственных служащих, а также военных и журналистов.


Вообще говоря, блог-сообщение с описанием атаки было опубликовано частным пользователем еще в феврале. Не вполне ясно, почему Google отреагировала публичным заявлением только сейчас; впрочем, эксперт Sophos Честер Висневски убежден, что в данном случае актуальна фраза "лучше поздно, чем никогда". По его словам, многие компании предпочитают вообще скрывать подобные инциденты, чтобы не развеивать уверенность в абсолютной надежности своих систем защиты.

Так или иначе, но атака теперь "официально признана", и это составляет повод для ее широкого обсуждения - чем и занимаются сейчас западные электронные СМИ. Согласно имеющимся сведениям, фальшивые письма составлялись специально для каждого адресата, чтобы создать максимальное впечатление правдоподобия; послания во всех случаях исходили якобы от коллег жертв. Злоумышленники сформировали сообщения в формате HTML, в тело которых включили элемент, имитирующий инструментарий для работы с вложениями, который имеется в веб-интерфейсе Gmail.

Почта Google сообщает адресату о наличии прикрепленных файлов при помощи особой панели, где указывается наименование объекта и его размер, а также имеются ссылки для просмотра или загрузки вложения. Во вредоносных письмах эта панель была достоверно сымитирована - с той разницей, что вышеупомянутые ссылки вели вовсе не на приложенные к сообщению файлы, а на фишинговую страницу. Там располагалась еще одна успешная имитация - ложная форма авторизации в Gmail, отсылавшая логин-парольные комбинации злоумышленникам.

Специалисты Google пишут, что целью атаки было наблюдение за перепиской жертв: похищенные учетные данные применялись для организации автоматической пересылки всей корреспонденции на определенные адреса. Также в блоге компании подчеркивается, что деятельность злоумышленников была оперативно пресечена, а пострадавших уже уведомили о случившемся. Источником нападения называют город Цзинань в Китае; некоторые западные журналисты уже вспоминают "операцию Аврора" и готовы возложить ответственность на китайские власти, другие же напоминают, что китайскими прокси-серверами любят пользоваться хакеры из многих стран мира.

Google

Письмо автору

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