Кибер-преступники используют Twitter для заражения пользователей

Кибер-преступники используют Twitter для заражения пользователей

PandaLabs, лаборатория по обнаружению и анализу вредоносных программ компании Panda Security, обнаружила новую атаку на пользователей Twitter: кибер-преступники создают сотни учетных записей в Twitter и публикуют от их лица тысячи комментариев в теме “PhishTube Broadcast”, связанной с рок-группой Phish из США. Таким образом, данная тема в силу огромного количества комментариев отображается в списке Самых популярных тем (Trending Topic). В результате этого тема становится еще более популярной, а ее читают все большее количество пользователей.

Список самых популярных тем отображается в интерфейсе у всех пользователей Twitter, он отображает список наиболее обсуждаемых сетевыми пользователями тем. Если кликнуть на одну из этих тем, то отобразятся комментарии по данной теме и список пользователей, которые публикуют данные комментарии.

В данном случае, если пользователи Twitter заходят по ссылке из списка популярных тем в тему “PhishTube Broadcast”, они видят комментарии, созданные кибер-преступниками при помощи специальных учетных записей. Комментарии содержат ссылки на ложные веб-страницы с порнографическим содержанием. Пользователи, которые зайдут по одной из ссылок на этой странице, заразят свой компьютер копией ложного антивирусного продукта PrivacyCenter.

Ложный антивирусный продукт – это разновидность рекламного ПО. Такой продукт якобы осуществляет сканирование компьютера пользователя (подобно тому, как это делает настоящий ативирус), а затем информирует пользователя о том, что его компьютер заражен вредоносными программами. Цель – заставить пользователя поверить, что его компьютер заражен, и затем купить предлагаемую полную версию ложного антивируса. В итоге, преступники путем обмана зарабатывают вполне приличные деньги на продаже подобных "антивирусов". 

Луис Корронс, Технический Директор PandaLabs: “Недавно мы были обеспокоены возросшим количеством SEO-атак BlackHat (вредоносная технология для улучшения местоположения требуемого сайта с угрозами в поисковых системах), которые использовались для продажи ложных антивирусных продуктов. В этом случае вместо поисковых движков используется механизм ранжирования Twitter, который позволяет требуемую тему вывести в список самых популярных. И люди реально читают темы с "вредоносными" комментариями, и даже оставляют свои подлинные комментарии, но они оказываются в конце тысяч вредоносных комментариев. Обладая миллионами пользователей, данная сеть очень привлекательна для кибер-преступников, и вероятно в будущем она все чаще будет мишенью для злоумышленников”. 

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