Кардерам понравилось взламывать банкоматы

Кардерам понравилось взламывать банкоматы

...

Последний отчет европейского агентства Enisa содержит информацию об увеличении числа атак на банкоматы в Европе в прошлом году на 149%. При этом было зарегистрировано 10 302 случая скимминга, при котором на банкоматы устанавливаются крошечные шпионские камеры и накладки на клавиатуру.

Порой злоумышленники даже устанавливают целые фальшивые банкоматы и с помощью Bluetooth передают данные кредитных карт и PIN на находящийся неподалеку компьютер.

Однако более пугающей тенденцией является все возрастающее количество попыток взлома сетей, которые банки используют для связи между терминалами и офисами, а также аппаратного и программного обеспечения банкоматов для установки в них шпионских приложений. Еще одно направление – взлом банковских систем для получения информации из баз данных банкоматов.

Исполнительный директор Enisa Андреа Пиротти надеется, что подготовленный его агентством отчет поднимет уровень понимания проблемы, вызванной преступлениями, касающимися банковских терминалов.

Уильям Бир из PricewaterhouseCoopers полагает, что финансовым институтам давно пора проснуться и осознать тот факт, что системы банкоматов сейчас легко уязвимы для хакеров. По его мнению, банкам следует понимать, что такие атаки наряду с атаками через интернет оказывают серьезное слияние на уверенность клиентов в безопасности.

Источник 

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