Кибер-преступники создают специализированные поисковые системы, которые выводят пользователей на вредоносные сайты

Кибер-преступники создают специализированные поисковые системы, которые выводят пользователей на вредоносные сайты

Данная новая тенденция подтверждает тот факт, что кибер-преступники стали еще более профессиональны. Ранее кибер-преступники использовали технологии для оптимизации зараженных сайтов под поисковые системы или техники “blackhat SEO” для улучшения положения их вредоносных веб-страниц в результатах поиска популярных поисковых систем. Сейчас кибер-преступники начали использовать свои собственные поисковые системы, которые отправляют пользователей на веб-страницы, специально созданные для заражения и обмана пользователей.

Лаборатория PandaLabs обнаружила один из вредоносных "поисковиков", которым уже воспользовались около 195 000 пользователей.

Подобные поисковые системы работают следующим образом. Когда пользователи указывают слово для поиска, система выдает только пять или шесть результатов. Нажатие на одну из ссылок среди результатов перенаправляет пользователя на веб-страницу, созданную специально для распространения вредоносного ПО. Данные страницы могут содержать такой контент как порнографическое видео, для просмотра которого пользователям предлагается загрузить самую последнюю версию проигрывателя “Web media player”. Однако на самом деле, загружаемый файл является рекламным ПО WebMediaPlayer. Более того, подобные веб-сайты были также использованы для распространения ложных антивирусных программ. 
Пример такого сайта Вы можете посмотреть здесь:
http://www.flickr.com/photos/panda_security/3504323344/

В данном случае кибер-преступники используют технику социальной инженерии: заражение пользователей происходит в результате того, что они переходят по подозрительным ссылкам и запускают вредоносные файлы. 

Луис Корронс, Технический директор PandaLabs: “Мы начали искать слова, которые наиболее часто используются кибер-преступниками. Например, популярные ныне запрос "свиной грипп" или имена таких знаменитостей как Бритни Спирс или Пэрис Хилтон. В результате этого мы вышли на страницы, которые специально разработаны для распространения вредоносного ПО. Но затем мы обнаружили, что поиски даже наших собственных имен выдают результаты, которые также могут вывести на подобные вредоносные страницы! Хотя странно, что среди вредоносных результатов оказывались и случайные, нормальные результаты. Возможно, это было сделано для того, чтобы поддержать у пользователей иллюзию подлинности поисковика”.

Чтобы не стать жертвами данного типа атак, лаборатория PandaLabs настоятельно советует пользователям использовать только надежные поисковые системы и опасаться сайтов, предлагающих сенсационное видео и необычные истории. 

“Если на подобном сайте Вас попросили загрузить кодек или программу другого типа для просмотра видео, то очень высока вероятность того, что это действительно вредоносный код”, - предупреждает Луис Корронс.

Для просмотра изображений, иллюстрирующих данную новую тенденцию, воспользуйтесь следующей ссылкой: 
http://www.flickr.com/photos/panda_security/tags/adwarewebmediaplayer/

Для более подробной информации Вы можете использовать блог PandaLabs:
http://pandalabs.pandasecurity.com/archive/Swin-flu-and-the-Blackhat-SEO...

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